Genetically encoded fluorescent probes to assist in the diagnosis of small cell lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
Small cell lung cancer (SCLC) is one of the most aggressive malignancies, with early detection being crucial for improving patient outcomes. Serum biomarkers, neuron-specific enolase (NSE), and pro-gastrin releasing peptide (ProGRP), play significant roles in the early screening and pathological classification of SCLC. In the study, the affinity peptides of NSE and ProGRP were screened by phage display technology, which were then assessed for binding affinity using enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) and biolayer interferometry (BLI). Circularly permuted fluorescent protein (cpFP) probes were constructed by genetically encoding the selected peptides as binding domains. The E1 probe for NSE and the P10 probe for ProGRP demonstrated high sensitivity and specificity in detecting their respective targets. The E1 probe with a concentration of 4 μg/mL reacted well with NSE (1-16,000 ng/mL), and the reaction exhibited a good linear relationship when the NSE concentration was between 1 and 100 ng/mL. The 4 μg/mL P10 probe reacted well with ProGRP (0.01-2000 ng/mL) and showed good linear relationship between 0.01 and 50 ng/mL. Clinical validation revealed that adjusting the upper limit of normal concentrations significantly improved the probes' diagnostic sensitivity and specificity for SCLC. These probes offer a high-sensitivity, specific, rapid, and cost-effective approach to SCLC detection, holding promise for early diagnosis and improved patient management . KEY POINTS: In this study, peptides targeting NSE and ProGRP were selected by phage display technology, and the peptides obtained have good affinity with the corresponding proteins. Based on R-GECO1, cpFP probes were constructed using peptides as binding domains, and E1 probe for NSE and P10 probe for ProGRP were obtained. E1 probe and P10 probe have good sensitivity and specificity for the diagnosis of SCLC.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».