Circulating enolase 1 as a diagnostic biomarker for early-stage breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Diagnosis of stage 1 breast cancer is challenging as small tumors are often left undetected by conventional imaging techniques. In addition, ~80% of detected breast masses are classified as benign, which means that a large proportion of diagnostic needle biopsies lead to unnecessary psychological stress and medical costs. We investigated circulating extracellular vesicles (EVs) as potential carriers of unique cancer-associated proteins capable of reporting on a breast cancer diagnosis. We isolated EVs from healthy (19), benign (19), and stage 1 breast cancer patient (86) plasma samples using size exclusion chromatography. Mass spectrometry identified 94 significantly changed proteins in the plasma EVs from breast cancer patients. Analysis of a subset of these proteins using a cohort of pre- and post-operative breast cancer patient plasma EVs identified enolase 1 as a promising biomarker. We further validated enolase 1 in a larger patient cohort by high-throughput ELISA of plasma. Enolase 1 was found to be significantly elevated in plasma from stage 1 breast cancer patients compared to healthy and benign individuals, and decreased in post-operative plasma upon tumor removal. Our findings suggest that an enolase 1 liquid blood biopsy could be used to support the detection of breast cancer at the earliest, most treatable, stage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».