Plasma proteomic profiling identified prognostic indicators with therapeutic potential for colorectal cancer
Notice bibliographique
Résumé
Plasma proteins have been reported as predictors and potential targets for reducing colorectal cancer (CRC) risk. However, their potential roles in CRC prognosis remain unexplored. We measured plasma levels of 367 neuro-related proteins in CRC patients from the West China Hospital (WCH) cohort (N = 150, median follow-up = 46.72 months) via proximity extension assay. The least absolute shrinkage and selection operator penalized Cox regression identified five overall survival (OS)-and eleven disease-free survival-associated proteins, and the multiprotein signature for OS prediction was then validated in the UK Biobank (UKB) cohort (N = 1133). To overcome possible effects from confounders, we then employed Mendelian randomization analysis leveraging protein quantitative trait loci to investigate associations between genetically determined protein concentration and OS and cancer-specific survival of CRC in the UKB. We found that multiprotein signature developed in the WCH cohort (c-index = 0.784, 95% CI = 0.713-0.855) showed significant discriminative ability in the external UKB cohort (c-index = 0.616, 95% CI = 0.559-0.673). A significant association between genetically determined PD-L1 and OS (P = 0.043, HR = 1.53, 95% CI = 1.01-2.29) was observed, although we did not find strong evidence for colocalization. Additionally, single-cell and spatial transcriptome analyses illustrated PD-L1 expression localized predominantly to epithelial cells and immune cells (especially myeloid cells) in CRC tissue. The potential interactions of identified proteins were evaluated in the STRING database. Druggability evaluation also supported PD-L1 as a potential therapeutic target for CRC. Taken together, this study established multiprotein signatures for CRC prognosis and identified plasma PD-L1 as a possible biomarker and therapeutic target.
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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 | 0,001 |
| 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 ».