Nanomaterial-assisted immunodiagnostic profiling and therapeutic targeting of hepatocellular carcinoma: from molecular biomarkers to clinical applications
Notice bibliographique
Résumé
Aims and objectives: This study aimed to identify immunologically relevant transcriptomic and proteomic biomarkers in hepatocellular carcinoma (HCC) and to characterize their B-cell epitopes for potential integration into nanomaterial-based biosensors and immunomodulatory platforms for early diagnosis and targeted therapy. Methods: We conducted a comprehensive multi-omics analysis by integrating transcriptomic (TCGA-LIHC) and proteomic data to identify differentially expressed genes (DEGs) in HCC. Protein-protein interaction networks and pathway enrichment were used to prioritize hub genes. Five candidate biomarkers, RFC2, HSP90AB1, YWHAZ, CYP2E1, and ADH4, were selected for qRT-PCR and serum ELISA validation in clinical cohorts comprising 85 HCC patients and 50 healthy controls. B-cell epitope prediction was performed using BepiPred 2.0 and validated through synthetic peptide-based ELISA in the same cohort to assess immunoreactivity. Diagnostic performance was evaluated using ROC curve analysis. Results: RFC2, HSP90AB1, and YWHAZ were significantly upregulated (|log2FC|>0.2) and showed high serological expression, whereas CYP2E1 and ADH4 were consistently downregulated. Predicted B-cell epitopes from RFC2, HSP90AB1, and YWHAZ exhibited strong immunoreactivity (AUC>0.84), indicating their diagnostic potential. Enrichment analysis revealed that upregulated DEGs were involved in cell cycle and mitotic progression, while downregulated genes were linked to immune suppression and metabolic dysfunction. These validated immunogenic epitopes offer promising anchors for nanomaterial-functionalized biosensors, such as gold nanoparticle-conjugated ELISA, graphene-based electrochemical platforms, and peptide-coated quantum dots, for ultrasensitive and multiplexed HCC detection. Conclusion: By integrating transcriptomic and proteomic screening with epitope-level validation, we identified a novel panel of immunogenic biomarkers suitable for nanomaterial-enabled diagnostics in HCC. These findings support the translational potential of peptide-nano scaffold conjugates in developing minimally invasive, immune-responsive biosensing and therapeutic tools tailored for early-stage liver cancer management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».