Scope and limitations of MALDI-TOF MS blood serum peptide profiling in cancer diagnostics


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Serum samples (33 healthy women, 34 ovarian cancer, 28 colorectal cancer, 34 syphilis patients and 136 patients with various benign gynecological diseases) were analyzed by MALDI-TOF MS peptide profiling and respective predictive models were generated by genetic and supervised neural network algorithms. Classification models for pathology versus healthy control showed up to 100% sensitivity and specificity for all target diseases. However, the specificity dropped to unsatisfactory 25–40% in case of target versus nontarget disease diagnostics. Expansion of the control group to an artificial “nominal control” group by adding profiles of benign gynecological diseases considerably improved specificity of the models distinguishing ovarian cancer from healthy control and benign gynecological diseases. The suggested version of MALDI-TOF MS profiling of sera could be applied to differentiate between cancers and benign neoplasms of the same localization which is a challenging task for classical methods. To increase the specificity of diagnostic methods based on peptidome analysis of blood samples, it is necessary to identify sets of concrete peptide structures which qualitatively or quantitatively differ among patients with different diseases.

Об авторах

O. Ivanova

Department of Proteomics

Email: rustam.ziganshin@gmail.com
Россия, ul. Miklukho-Maklaya 16/10, GSP-7, Moscow, 117997

R. Ziganshin

Department of Proteomics

Автор, ответственный за переписку.
Email: rustam.ziganshin@gmail.com
Россия, ul. Miklukho-Maklaya 16/10, GSP-7, Moscow, 117997

G. Arapidi

Department of Proteomics; Faculty of Molecular and Biological Physics

Email: rustam.ziganshin@gmail.com
Россия, ul. Miklukho-Maklaya 16/10, GSP-7, Moscow, 117997; Institutskii per. 9, Dolgoprudny, Moscow oblast, 141700

S. Kovalchuk

Department of Proteomics

Email: rustam.ziganshin@gmail.com
Россия, ul. Miklukho-Maklaya 16/10, GSP-7, Moscow, 117997

I. Azarkin

Department of Proteomics

Email: rustam.ziganshin@gmail.com
Россия, ul. Miklukho-Maklaya 16/10, GSP-7, Moscow, 117997

A. Sorokina

Department of Obstetrics and Gynecology with the course of Perinatology, Medical faculty

Email: rustam.ziganshin@gmail.com
Россия, ul. Miklukho-Maklaya 8, Moscow, 117198

V. Govorun

Department of Proteomics; Institute of Physical-Chemical Medicine

Email: rustam.ziganshin@gmail.com
Россия, ul. Miklukho-Maklaya 16/10, GSP-7, Moscow, 117997; ul. Malaya Pirogovskaya 1a, Moscow, 119992

V. Radzinsky

Department of Obstetrics and Gynecology with the course of Perinatology, Medical faculty

Email: rustam.ziganshin@gmail.com
Россия, ul. Miklukho-Maklaya 8, Moscow, 117198

V. Ivanov

Department of Proteomics

Email: rustam.ziganshin@gmail.com
Россия, ul. Miklukho-Maklaya 16/10, GSP-7, Moscow, 117997

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2016

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».