Integrated Proteomics and Metabolomics Profiling Unveils Biomarkers and Immune Characteristics for Pelvic Lymph Node Metastasis in Cervical Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Pelvic lymph node metastasis (PLNM) significantly affects the prognosis of cervical cancer (CC). However, current imaging examinations and serum squamous cell carcinoma antigen (SCCA) testing are inadequate for assessing the pelvic lymph node status in CC. To identify accurate noninvasive biomarkers for diagnosing PLNM and minimizing unnecessary postoperative lymphadenectomy and its associated complications, we performed a comprehensive proteomic and metabolomic analysis of plasma from 124 patients with CC, along with a proteomic analysis of 60 paired tissue samples. Through machine learning methods, we identified potential plasma biomarkers (TTR, MASP2, APOD, and 7α-hydroxy-cholestene-3-one) and constructed a diagnostic model. In the validation cohort, the diagnostic model combined with SCCA exhibited a higher sensitivity (72.4%) than SCCA (64.3%) and imaging examination (14.3%). The plasma protein biomarkers were consistently validated in paired tissue samples. Additionally, immune infiltration analysis demonstrated that CD4 and CD8 T cells were highly infiltrated in the PLNM group, suggesting a potentially enhanced response to immunotherapy. Here, we established a biomarker panel for PLNM and highlighted the altered immune characteristics associated with PLNM, offering valuable insights for the development of immunotherapy strategies for patients with PLNM.
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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 | 0,000 | 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 ».