Improving Cancer Screening and Monitoring: The Potential of Oncofetal Chondroitin Sulfate Proteoglycans in Liquid Biopsies
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Cancer remains a leading cause of death worldwide, with survival rates heavily dependent on early detection. Screening tests can help detect cancer at an early, more treatable stage before symptoms appear. For example, the fecal immunochemical test (FIT) is widely adopted in many EU countries for colorectal screening (CRC). However, FIT suffers from low sensitivity for early-stage disease and poor screening compliance, and around 30% of CRC patients relapse within 5 years of disease. Furthermore, for other cancers such as bladder cancer (BC), no non-invasive, highly sensitive and specific screening tests are available. Alternative biomarkers that can identify early-stage disease and relapses are sorely needed, especially those that can easily integrate into clinical workflows. Material and method: Oncofetal chondroitin sulfate proteoglycans (ofCSPGs) are promising pan-cancer biomarkers due to their uniquely modified glycosylation patterns and involvement in tumor progression. The ofCSPGs are shed from tumor tissue into circulation, allowing for non-invasive cancer detection. We validated the expression of ofCSPGs in patient liquid biopsies and tissue using mass spectrometry and immunohistochemistry, respectively. To test their diagnostic potential, we developed two novel diagnostic assays using proprietary antibodies to detect ofCS. These assays were optimized to detect and quantify ofCSPG in both plasma and urine samples from cancer patients. Result and discussion: ofCSPGs were widely expressed in CRC and BC tumors, with minimal or no detection in matched healthy tissue, and proteomic analysis identified a panel of ofCSPGs in urine and plasma. Drawing from this, preliminary data in a clinical discovery cohort demonstrate high specificity and sensitivity for ofCSPGs in plasma, with excellent AUC scores, underscoring their potential as robust biomarkers. Notably, ofCSPGs were detectable in plasma from adenoma patients, suggesting promise for early-stage CRC detection. Furthermore, longitudinal monitoring of CRC patients undergoing surgical interventions revealed significant declines in ofCSPG levels after tumor resection, supporting their utility in assessing treatment response and disease progression. Beyond CRC plasma samples, ofCSPGs were consistently detected in urine from BC patients, with background levels in age-matched controls including hematuria and non-symptomatic individuals. Conclusion: These findings underscore the potential of ofCSPG as minimal invasive biomarkers for cancer screening, patient stratification, and disease monitoring across multiple malignancies. We are now conducting a large-scale study to assess their efficacy in early multi-cancer detection and disease monitoring. Our goal is to develop a non-invasive, highly accurate diagnostic tool to address critical unmet clinical needs and improved outcomes for CRC and BC patients.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».