CZ2017501A3 - Způsob detekce markerů ze vzorku apokrinního potu pro statistické vyhodnocení karcinomu prsu - Google Patents
Způsob detekce markerů ze vzorku apokrinního potu pro statistické vyhodnocení karcinomu prsu Download PDFInfo
- Publication number
- CZ2017501A3 CZ2017501A3 CZ2017-501A CZ2017501A CZ2017501A3 CZ 2017501 A3 CZ2017501 A3 CZ 2017501A3 CZ 2017501 A CZ2017501 A CZ 2017501A CZ 2017501 A3 CZ2017501 A3 CZ 2017501A3
- Authority
- CZ
- Czechia
- Prior art keywords
- breast cancer
- marker
- sweat
- sample
- apocrine sweat
- Prior art date
Links
- 210000004243 sweat Anatomy 0.000 title claims abstract description 47
- 206010006187 Breast cancer Diseases 0.000 title claims abstract description 36
- 208000026310 Breast neoplasm Diseases 0.000 title claims abstract description 35
- 101000583175 Homo sapiens Prolactin-inducible protein Proteins 0.000 title claims abstract description 19
- 102100030350 Prolactin-inducible protein Human genes 0.000 title claims abstract description 19
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 16
- 239000003550 marker Substances 0.000 claims abstract description 32
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 7
- RGHHSNMVTDWUBI-UHFFFAOYSA-N 4-hydroxybenzaldehyde Chemical compound OC1=CC=C(C=O)C=C1 RGHHSNMVTDWUBI-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 4
- OIRDTQYFTABQOQ-KQYNXXCUSA-N adenosine Chemical compound C1=NC=2C(N)=NC=NC=2N1[C@@H]1O[C@H](CO)[C@@H](O)[C@H]1O OIRDTQYFTABQOQ-KQYNXXCUSA-N 0.000 claims description 4
- CVSVTCORWBXHQV-UHFFFAOYSA-N creatine Chemical compound NC(=[NH2+])N(C)CC([O-])=O CVSVTCORWBXHQV-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 4
- DDRJAANPRJIHGJ-UHFFFAOYSA-N creatinine Chemical compound CN1CC(=O)NC1=N DDRJAANPRJIHGJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 4
- JVTAAEKCZFNVCJ-UHFFFAOYSA-N lactic acid Chemical compound CC(O)C(O)=O JVTAAEKCZFNVCJ-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 4
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims description 4
- WKMWDXXVVPEFJQ-UHFFFAOYSA-N 3,11-dihydroxy-4-oxo-3-[(trimethylazaniumyl)methyl]undecanoate Chemical compound OCCCCCCCC(=O)C(O)(C[N+](C)(C)C)CC([O-])=O WKMWDXXVVPEFJQ-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 3
- AUWRHMAICBSXMC-UHFFFAOYSA-N O-pimeloylcarnitine Chemical compound [O-]C(=O)CCC([N+](C)(C)C)OC(=O)CCCCCC(O)=O AUWRHMAICBSXMC-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 3
- 238000004811 liquid chromatography Methods 0.000 claims description 3
- JYVXNLLUYHCIIH-UHFFFAOYSA-N (+/-)-mevalonolactone Natural products CC1(O)CCOC(=O)C1 JYVXNLLUYHCIIH-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 2
- RILPIWOPNGRASR-UHFFFAOYSA-N (2R,3S)-2-Hydroxy-3-methylpentanoic acid Natural products CCC(C)C(O)C(O)=O RILPIWOPNGRASR-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 2
- CXIYBDIJKQJUMN-QMMMGPOBSA-N (2s)-2-anilino-3-hydroxypropanoic acid Chemical compound OC[C@@H](C(O)=O)NC1=CC=CC=C1 CXIYBDIJKQJUMN-QMMMGPOBSA-N 0.000 claims description 2
- XVOUMQNXTGKGMA-OWOJBTEDSA-N (E)-glutaconic acid Chemical compound OC(=O)C\C=C\C(O)=O XVOUMQNXTGKGMA-OWOJBTEDSA-N 0.000 claims description 2
- PHIQHXFUZVPYII-ZCFIWIBFSA-O (R)-carnitinium Chemical compound C[N+](C)(C)C[C@H](O)CC(O)=O PHIQHXFUZVPYII-ZCFIWIBFSA-O 0.000 claims description 2
- YKBGVTZYEHREMT-KVQBGUIXSA-N 2'-deoxyguanosine Chemical compound C1=NC=2C(=O)NC(N)=NC=2N1[C@H]1C[C@H](O)[C@@H](CO)O1 YKBGVTZYEHREMT-KVQBGUIXSA-N 0.000 claims description 2
- RLTTWPCMCQSYGS-UHFFFAOYSA-N 3,19-dihydroxy-4-oxo-3-[(trimethylazaniumyl)methyl]nonadecanoate Chemical compound OCCCCCCCCCCCCCCCC(=O)C(O)(C[N+](C)(C)C)CC([O-])=O RLTTWPCMCQSYGS-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 2
- JZWGYZLPEYCFFC-UHFFFAOYSA-N 3-hydroxy-4-oxo-3-[(trimethylazaniumyl)methyl]octanoate Chemical compound C(CCCC)(=O)C(O)(C[N+](C)(C)C)CC([O-])=O JZWGYZLPEYCFFC-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 2
- VFYGOZNDDVMNNT-UHFFFAOYSA-N 3-hydroxy-4-oxo-3-[(trimethylazaniumyl)methyl]pentadec-5-enoate Chemical compound C(C=CCCCCCCCCC)(=O)C(O)(C[N+](C)(C)C)CC([O-])=O VFYGOZNDDVMNNT-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 2
- RFZSTXLXYYWMQV-UHFFFAOYSA-N 3-hydroxy-4-oxo-3-[(trimethylazaniumyl)methyl]tridec-5-enoate Chemical compound C(C=CCCCCCCC)(=O)C(O)(C[N+](C)(C)C)CC([O-])=O RFZSTXLXYYWMQV-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 2
- 239000001668 3-methyl-2-oxopentanoic acid Substances 0.000 claims description 2
- JVQYSWDUAOAHFM-UHFFFAOYSA-N 3-methyl-2-oxovaleric acid Chemical compound CCC(C)C(=O)C(O)=O JVQYSWDUAOAHFM-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 2
- BKAJNAXTPSGJCU-UHFFFAOYSA-N 4-methyl-2-oxopentanoic acid Chemical compound CC(C)CC(=O)C(O)=O BKAJNAXTPSGJCU-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 2
- ODHCTXKNWHHXJC-VKHMYHEASA-N 5-oxo-L-proline Chemical compound OC(=O)[C@@H]1CCC(=O)N1 ODHCTXKNWHHXJC-VKHMYHEASA-N 0.000 claims description 2
- ZGXJTSGNIOSYLO-UHFFFAOYSA-N 88755TAZ87 Chemical compound NCC(=O)CCC(O)=O ZGXJTSGNIOSYLO-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 2
- KWIUHFFTVRNATP-UHFFFAOYSA-N Betaine Natural products C[N+](C)(C)CC([O-])=O KWIUHFFTVRNATP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 2
- 239000002126 C01EB10 - Adenosine Substances 0.000 claims description 2
- FBPFZTCFMRRESA-KVTDHHQDSA-N D-Mannitol Chemical compound OC[C@@H](O)[C@@H](O)[C@H](O)[C@H](O)CO FBPFZTCFMRRESA-KVTDHHQDSA-N 0.000 claims description 2
- ONIBWKKTOPOVIA-BYPYZUCNSA-N L-Proline Chemical compound OC(=O)[C@@H]1CCCN1 ONIBWKKTOPOVIA-BYPYZUCNSA-N 0.000 claims description 2
- 229930195725 Mannitol Natural products 0.000 claims description 2
- KWIUHFFTVRNATP-UHFFFAOYSA-O N,N,N-trimethylglycinium Chemical compound C[N+](C)(C)CC(O)=O KWIUHFFTVRNATP-UHFFFAOYSA-O 0.000 claims description 2
- HOACIBQKYRHBOW-UHFFFAOYSA-N N-(2-methylbutanoyl)glycine Chemical compound CCC(C)C(=O)NCC(O)=O HOACIBQKYRHBOW-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 2
- ZRQXMKMBBMNNQC-UHFFFAOYSA-N N-isovalerylglycine Chemical compound CC(C)CC(=O)NCC(O)=O ZRQXMKMBBMNNQC-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 2
- ONIBWKKTOPOVIA-UHFFFAOYSA-N Proline Natural products OC(=O)C1CCCN1 ONIBWKKTOPOVIA-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 2
- JYVXNLLUYHCIIH-ZCFIWIBFSA-N R-mevalonolactone, (-)- Chemical compound C[C@@]1(O)CCOC(=O)C1 JYVXNLLUYHCIIH-ZCFIWIBFSA-N 0.000 claims description 2
- ODHCTXKNWHHXJC-UHFFFAOYSA-N acide pyroglutamique Natural products OC(=O)C1CCC(=O)N1 ODHCTXKNWHHXJC-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 2
- 229960005305 adenosine Drugs 0.000 claims description 2
- 229960002749 aminolevulinic acid Drugs 0.000 claims description 2
- 229960003237 betaine Drugs 0.000 claims description 2
- 229960004203 carnitine Drugs 0.000 claims description 2
- 229960003624 creatine Drugs 0.000 claims description 2
- 239000006046 creatine Substances 0.000 claims description 2
- 229940109239 creatinine Drugs 0.000 claims description 2
- FBPFZTCFMRRESA-GUCUJZIJSA-N galactitol Chemical compound OC[C@H](O)[C@@H](O)[C@@H](O)[C@H](O)CO FBPFZTCFMRRESA-GUCUJZIJSA-N 0.000 claims description 2
- ZDXPYRJPNDTMRX-UHFFFAOYSA-N glutamine Natural products OC(=O)C(N)CCC(N)=O ZDXPYRJPNDTMRX-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 2
- IGQBPDJNUXPEMT-SNVBAGLBSA-N isovaleryl-L-carnitine Chemical compound CC(C)CC(=O)O[C@H](CC([O-])=O)C[N+](C)(C)C IGQBPDJNUXPEMT-SNVBAGLBSA-N 0.000 claims description 2
- 235000014655 lactic acid Nutrition 0.000 claims description 2
- 239000004310 lactic acid Substances 0.000 claims description 2
- 235000010355 mannitol Nutrition 0.000 claims description 2
- 239000000594 mannitol Substances 0.000 claims description 2
- 229940057061 mevalonolactone Drugs 0.000 claims description 2
- 238000010972 statistical evaluation Methods 0.000 claims description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 abstract description 5
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 abstract 1
- OKKJLVBELUTLKV-UHFFFAOYSA-N Methanol Chemical compound OC OKKJLVBELUTLKV-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 21
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 description 8
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 8
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 8
- 239000002207 metabolite Substances 0.000 description 8
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 7
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 4
- 231100000517 death Toxicity 0.000 description 4
- 230000034994 death Effects 0.000 description 4
- 238000009607 mammography Methods 0.000 description 4
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 4
- 238000002705 metabolomic analysis Methods 0.000 description 4
- 230000001431 metabolomic effect Effects 0.000 description 4
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 4
- 201000009030 Carcinoma Diseases 0.000 description 3
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 3
- 210000003491 skin Anatomy 0.000 description 3
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 3
- 210000002700 urine Anatomy 0.000 description 3
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 102000012406 Carcinoembryonic Antigen Human genes 0.000 description 2
- 108010022366 Carcinoembryonic Antigen Proteins 0.000 description 2
- LFQSCWFLJHTTHZ-UHFFFAOYSA-N Ethanol Chemical compound CCO LFQSCWFLJHTTHZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 150000001413 amino acids Chemical class 0.000 description 2
- -1 aminopropyl Chemical group 0.000 description 2
- 239000000427 antigen Substances 0.000 description 2
- 102000036639 antigens Human genes 0.000 description 2
- 108091007433 antigens Proteins 0.000 description 2
- 210000001099 axilla Anatomy 0.000 description 2
- 239000012620 biological material Substances 0.000 description 2
- 210000000481 breast Anatomy 0.000 description 2
- 238000011157 data evaluation Methods 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 230000029142 excretion Effects 0.000 description 2
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- 208000002557 hidradenitis Diseases 0.000 description 2
- 238000002013 hydrophilic interaction chromatography Methods 0.000 description 2
- 208000024312 invasive carcinoma Diseases 0.000 description 2
- 206010073095 invasive ductal breast carcinoma Diseases 0.000 description 2
- 231100000225 lethality Toxicity 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 230000004060 metabolic process Effects 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 238000004393 prognosis Methods 0.000 description 2
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 description 2
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 2
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 2
- 150000003384 small molecules Chemical class 0.000 description 2
- 238000004885 tandem mass spectrometry Methods 0.000 description 2
- 102000044503 Antimicrobial Peptides Human genes 0.000 description 1
- 108700042778 Antimicrobial Peptides Proteins 0.000 description 1
- 102000036365 BRCA1 Human genes 0.000 description 1
- 108700020463 BRCA1 Proteins 0.000 description 1
- 101150072950 BRCA1 gene Proteins 0.000 description 1
- 102000052609 BRCA2 Human genes 0.000 description 1
- 108700020462 BRCA2 Proteins 0.000 description 1
- 101100033689 Bacillus subtilis (strain 168) resC gene Proteins 0.000 description 1
- 101150008921 Brca2 gene Proteins 0.000 description 1
- 230000005526 G1 to G0 transition Effects 0.000 description 1
- 206010058467 Lung neoplasm malignant Diseases 0.000 description 1
- LEHOTFFKMJEONL-UHFFFAOYSA-N Uric Acid Chemical compound N1C(=O)NC(=O)C2=C1NC(=O)N2 LEHOTFFKMJEONL-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- TVWHNULVHGKJHS-UHFFFAOYSA-N Uric acid Natural products N1C(=O)NC(=O)C2NC(=O)NC21 TVWHNULVHGKJHS-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 206010000496 acne Diseases 0.000 description 1
- 150000001412 amines Chemical class 0.000 description 1
- HNDHDMOSWUAEAW-VMXHOPILSA-N androstadienone Chemical group O=C1CC[C@]2(C)[C@H]3CC[C@](C)(C=CC4)[C@@H]4[C@@H]3CCC2=C1 HNDHDMOSWUAEAW-VMXHOPILSA-N 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 238000003287 bathing Methods 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000036760 body temperature Effects 0.000 description 1
- 201000008275 breast carcinoma Diseases 0.000 description 1
- 150000001735 carboxylic acids Chemical class 0.000 description 1
- 231100000504 carcinogenesis Toxicity 0.000 description 1
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 150000001793 charged compounds Chemical class 0.000 description 1
- 238000003759 clinical diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000001816 cooling Methods 0.000 description 1
- 239000002537 cosmetic Substances 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000002405 diagnostic procedure Methods 0.000 description 1
- 238000004090 dissolution Methods 0.000 description 1
- 229940079593 drug Drugs 0.000 description 1
- 239000003814 drug Substances 0.000 description 1
- 238000013399 early diagnosis Methods 0.000 description 1
- 210000002615 epidermis Anatomy 0.000 description 1
- 238000001704 evaporation Methods 0.000 description 1
- 230000008020 evaporation Effects 0.000 description 1
- 239000002360 explosive Substances 0.000 description 1
- 239000012634 fragment Substances 0.000 description 1
- 210000003780 hair follicle Anatomy 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- HNDVDQJCIGZPNO-UHFFFAOYSA-N histidine Natural products OC(=O)C(N)CC1=CN=CN1 HNDVDQJCIGZPNO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 238000000338 in vitro Methods 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 201000010985 invasive ductal carcinoma Diseases 0.000 description 1
- 230000005865 ionizing radiation Effects 0.000 description 1
- JEIPFZHSYJVQDO-UHFFFAOYSA-N iron(III) oxide Inorganic materials O=[Fe]O[Fe]=O JEIPFZHSYJVQDO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000006193 liquid solution Substances 0.000 description 1
- 201000005202 lung cancer Diseases 0.000 description 1
- 208000020816 lung neoplasm Diseases 0.000 description 1
- 230000014759 maintenance of location Effects 0.000 description 1
- 238000004949 mass spectrometry Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000002503 metabolic effect Effects 0.000 description 1
- 239000002773 nucleotide Substances 0.000 description 1
- 125000003729 nucleotide group Chemical group 0.000 description 1
- 231100000590 oncogenic Toxicity 0.000 description 1
- 230000002246 oncogenic effect Effects 0.000 description 1
- 150000007524 organic acids Chemical class 0.000 description 1
- 235000005985 organic acids Nutrition 0.000 description 1
- 239000003016 pheromone Chemical group 0.000 description 1
- 229920001184 polypeptide Polymers 0.000 description 1
- 102000004196 processed proteins & peptides Human genes 0.000 description 1
- 108090000765 processed proteins & peptides Proteins 0.000 description 1
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 description 1
- 150000003212 purines Chemical class 0.000 description 1
- 150000003230 pyrimidines Chemical class 0.000 description 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
- 230000028327 secretion Effects 0.000 description 1
- 210000002966 serum Anatomy 0.000 description 1
- 239000002453 shampoo Substances 0.000 description 1
- 239000000344 soap Substances 0.000 description 1
- 238000000527 sonication Methods 0.000 description 1
- 210000000106 sweat gland Anatomy 0.000 description 1
- 230000028016 temperature homeostasis Effects 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 230000032258 transport Effects 0.000 description 1
- 238000002604 ultrasonography Methods 0.000 description 1
- 229940116269 uric acid Drugs 0.000 description 1
- 238000005406 washing Methods 0.000 description 1
- 239000002676 xenobiotic agent Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
- G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
- G01N33/53—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor
- G01N33/574—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor for cancer
- G01N33/57484—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor for cancer involving compounds serving as markers for tumor, cancer, neoplasia, e.g. cellular determinants, receptors, heat shock/stress proteins, A-protein, oligosaccharides, metabolites
- G01N33/57488—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor for cancer involving compounds serving as markers for tumor, cancer, neoplasia, e.g. cellular determinants, receptors, heat shock/stress proteins, A-protein, oligosaccharides, metabolites involving compounds identifable in body fluids
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
- G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
- G01N33/53—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor
- G01N33/574—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor for cancer
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
- G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
- G01N33/52—Use of compounds or compositions for colorimetric, spectrophotometric or fluorometric investigation, e.g. use of reagent paper and including single- and multilayer analytical elements
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
- G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
- G01N33/53—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor
- G01N33/574—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor for cancer
- G01N33/57407—Specifically defined cancers
- G01N33/57415—Specifically defined cancers of breast
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
- G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
- G01N33/68—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing involving proteins, peptides or amino acids
- G01N33/6803—General methods of protein analysis not limited to specific proteins or families of proteins
- G01N33/6848—Methods of protein analysis involving mass spectrometry
Landscapes
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Immunology (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Hematology (AREA)
- Urology & Nephrology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Cell Biology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Microbiology (AREA)
- Biotechnology (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Oncology (AREA)
- Hospice & Palliative Care (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
- Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
Abstract
Předkládané řešení poskytuje metodu diagnostiky karcinomu prsu, zejména primárního karcinomu prsu, ze vzorku apokrinního potu. V této metodě se stanoví logaritmus hodnoty popisující podíl alespoň jednoho markeru ve vzorku apokrinního potu odebraného z těla pacienta, přičemž marker je vybraný ze skupiny markerů nalezených v rámci překládaného řešení, a vyhodnocením logaritmu hodnoty popisující podíl uvedeného alespoň jednoho markeru ve vzorku apokrinního potu vůči logaritmům hodnot tohoto markeru zjištěných pro osoby trpící karcinomem prsu a pro osoby netrpící karcinomem prsu se provede diagnostický závěr spočívající v přiřazení pacienta do skupiny osob trpících karcinomem prsu nebo do skupiny osob netrpících karcinomem prsu. Při vyhodnocování se využívají matematickostatistické metody.
Description
Karcinom prsu zůstává vedoucí příčinou smrti žen po celém světě. Je to druhá hlavní příčina smrti na rakovinu u žen v Evropě i v dalších státech s narůstající incidencí, která v současné době odpovídá 105 případů ročně na 100 tisíc obyvatel. Narůstající počet případů je pozorován ve věku nad 45 s nejvíce ohroženou skupinou žen mezi 45. a 73. rokem. Nejvyšší incidence karcinomu prsu je zaznamenávána ve vyspělých zemích, s čímž souvisí větší zájem populace o vlastní zdraví a také zlepšení diagnostiky. Pokud jde o Českou republiku, je maximum výskytu tohoto onemocnění ve věku 57 let. V posledních letech vzrostl počet nově hlášených onemocnění v nižších věkových skupinách. Ve věkové skupině 35 až 39 let téměř o 17 %. V roce 1999 bylo v České republice hlášeno 5013 onemocnění, a z toho 95 nových onemocnění na 100 tisíc žen. V roce 2005 byla nově diagnostikována rakovina prsu u 5533 českých žen, což je 16 % všech nádorových diagnóz u žen vtémže roce. Toto číslo odpovídá 105,4 případů ročně na 100 tisíc žen, avšak je nutné zdůraznit, že v exponovaném věkovém rozmezí 45 až 73 let věku je toto číslo podstatně vyšší. V roce 2014 již dosáhl počet nově diagnostikovaných nádorů prsu u žen počtu 7008, což představuje více než 130 nádorů na 100 000 žen. Ve stejném roce zemřelo na karcinom prsu 1940 žen, což představuje více než 36 úmrtí na 100 000 žen.
Karcinom mléčné žlázy se vyskytuje výjimečně i u mužů (jen 0,8 % případů na 100 tisíc mužů), ale letalita je mimořádně vysoká a odpovídá 62,5 % nemocných mužů, což je dvojnásobek rizika úmrtí v případě srovnání s onemocněním žen (36 %).
Nejvíce se vyskytujícími nádory prsu jsou invazivní duktální karcinomy, včetně komedonového typu, nejčastěji se vyskytujícím histologickým typem je infiltrující duktální karcinom (70 až 80 %), lobulámí invazivní karcinomy tvoří zhruba 10 % všech invazivních typů karcinomu a jsou charakterizovány multicentricitou a často postižením obou prsů.
Dosavadními hlavními metodami při vyhledávání rakoviny prsu je vedle samo vyšetření a vyšetření lékařem mamografie, vyšetření ultrazvukem, vyšetření přítomnosti změn v genech zvyšujících riziko nádoru prsu - zejména progeny BRCA1 a BRCA2. Pokud jde o mamografické vyšetření vedle snímkování s cílem screeningu s minimální dávkou záření je využita diagnostická mamografie při podezření na karcinom prsu s použitím vyšší intenzity rentgenového záření. Při využití mamografického vyšetření je zejména v poslední době vzato v úvahu riziko onkogenního působení ionizujícího záření, a proto se počet vyšetření racionálně omezuje.
Součástí biochemického vyšetření je stanovení základních, většinou nespecifických, markérů pro karcinom prsu pomocí diagnostiky in vitro se zaměřením na onkomarkery typu karcinoembryonálního antigenu (CEA) a antigenů CA 15-3, CA 27-29 a specifický polypeptidový antigen. Tyto markéry však trpí sníženou senzitivitou i specificitou a často nesplňují požadavek časné diagnózy, která má zásadní důležitost pro další prognózu. Vyšší stádia rozvoje rakoviny prsu mají zhoršenou reakci na léčbu, zvyšují riziko relapsu onemocnění a celkově zhoršují prognózu a letalitu onemocnění.
Novým přístupem je použití metabolického profilu (hodnocení metabolomu), který zlepšuje detekci onemocnění formou diagnostického panelu malých molekul pomocí necílené, případně
- 1 CZ 2017 - 501 A3 cílené metabolomiky - analýza malých molekul v plazmě a v moči. Novou alternativou nabízející široké uplatnění studia metabolomu (Calderón-Santiago, M., Priego-Capote, F., Turek, N., et al. Human sweat metabolomics for lung cancer screening. Anal Bioanal Chem, 2015, 407, 53815392) v alternativní biologické matrici je pot. Výhodou je získání tohoto biologického materiálu neinvazivní cestou a dále biologická matrice je méně komplikovaná ve srovnání se sérem/plazmou nebo močí (Alvarez-Sánchez, B., Priego-Capote, F., de Castro, L. Metabolomics analysis I. Selection of biological samples and practical aspects preceding sample preparation. Trends in Analytical Chemistry, 2010, 29(2), 111-119; Álvarez-Sánchez, B., Priego-Capote, F., de Castro, L. Metabolomics analysis II. Preparation of biological samples prior to detection. Trends in Analytical Chemistry, 2010, 29(2), 120-127; Mena-Bravo, A., de Castro, L. Sweat: A sample with limited present applications and promising future in metabolomics. Journal of Pharmacetuical and Biomedical Analysis, 2014, 90, 139-147).
Pot se tvoří vpotních žlázách apokrinního a exokrinního charakteru, které jsou lokalizovány v epidermis. Jednou z primárních funkcí potu je udržení termoregulace a řízení tělesné teploty pomocí odpařování. Mimoto je pot důležitou složkou mechanizmů ochrany kůže, vylučování metabolitů na široké ploše tělesného povrchu umožňuje exkreci chemosignálních molekul jako je např. androstadienon a skupiny látek charakteru feromonů. Touto cestou je vylučována i část rozpadových produktů z metabolických procesů, jako je kyselina močová. Velký povrch kůže obsazený exokrinními a apokrinními potními žlázami umožňuje vylučovat široké spektrum malých hydrofilních i větších lipofilních metabolitů. Z menších molekul se do této skupiny látek zařazují aminokyseliny, nízkomolekulámí aminy, karboxylové kyseliny, ale i proteiny, antimikrobiální peptidy, xenobiotika a drogy. Do potu je signifikantně vylučován i etanol a výbušniny typu nitrátů, pokud s nimi jedinec před vyšetřením potu přišel do kontaktu. Přestože biologická matrice látek obsažených v potu je z hlediska analytického zvládnutí lépe využitelná pro diagnostiku než plazma a moč, které jsou z hlediska složitosti biologické matrice velmi komplikované, je diagnostické použití potu nízké. Tradičně omezené využití vzorků potu pro klinickou diagnostiku je vysvětlováno nedostatkem studií týkajících se složení potu, obtížností zachování reproducibility stanovení látek v potu vzhledem k velké variabilitě množství odebraného vzorku, malé propracovanosti způsobů odběru vzorku potu a konečně velké variabilitě koncentrace látek v potu při vyšetření v průběhu dne i ve vztahu k longitudinálnímu vyšetření v průběhu dní.
Analýza metabolomu má však, pokud jde o pot jako biologický materiál využívaný pro diagnostické účely, některé nevýhody. Je nutné vzít v úvahu obsah hydrofilních a lipofilních látek, takže vzorek musí být z tohoto hlediska zpracován. Další významnou nevýhodou potu je obtížnost kvantitativního odběru vzorku a konečně velká variabilita obsahu metabolitů v potu vzhledem k velkým rozdílům koncentrace metabolitů ve zředěném a v koncentrovaném potu a variabilitě množství materiálu odebraného u vyšetření.
Podstata vynálezu
Předkládaný vynález poskytuje způsob detekce markérů ze vzorku apokrinního potu pro statistické vyhodnocení karcinomu prsu, zejména primárního karcinomu prsu, při němž se stanoví logaritmus hodnoty popisující podíl alespoň jednoho markéru ve vzorku apokrinního potu odebraného z těla pacienta, přičemž tento markér je vybrán ze skupiny zahrnující následující chemická individua nebo jejich směsi:
-2CZ 2017 - 501 A3
Označení markéru | Chemická identita |
Ml | karnitin |
M2 | isovalerylkarnitin / methylbutyrylkarnitin |
M3 | decenoylkarnitin |
M4 | dodecenoylkarnitin |
M5 | hydroxypalmitoylkarnitin |
M6 | glutamin |
M7 | prolin |
M8 | betain |
M9 | 5-oxoprolin |
M10 | kreatin / 5-aminolevulinová kyselina |
Mil | kreatinin |
M12 | 2-methylbutyrylglycin / isovalerylglycin |
M13 | fenylserin |
M14 | kyselina mléčná |
M15 | glutakonová kyselina / ketoleucin / mevalonolakton / 3-methyl-2-oxopentanová kyselina |
M16 | galaktitol/mannitol |
M17 | adenosin |
M18 | deoxyguanosin |
M19 | 4-hydroxybenzaldehyd |
M20 | hydroxyoktanoylkarnitin / pimeloylkarnitin |
V rámci předkládaného vynálezu bylo zjištěno, že hodnoty popisující podíly uvedených markérů ve vzorku potu nebo závislosti mezi hodnotami dvojic těchto markérů se odlišují u skupin osob trpících karcinomem prsu a osob netrpících karcinomem prsu.
Zároveň bylo zjištěno, že je nutné používat v předkládaném postupu logaritmy hodnot popisujících podíly uvedených markérů ve vzorku potu. Nutnost logaritmické transformace změřených podílů složek je vázána na poznatek, že změřené hodnoty mají přibližně logaritmickonormální rozdělení, které je přepočtem na jejich logaritmy převedeno na žádoucí rozdělení blízké rozdělení normálnímu.
Vyhodnocením logaritmu hodnoty popisující podíl uvedeného alespoň jednoho markéru ve vzorku apokrinního potu vůči logaritmům hodnot tohoto markéru zjištěných pro osoby trpící karcinomem prsu a pro osoby netrpící karcinomem prsu se provede závěr spočívající v přiřazení pacienta do skupiny osob trpících karcinomem prsu nebo do skupiny osob netrpících karcinomem prsu. Vyhodnocení obvykle zahrnuje použití matematickostatistických metod.
V tomto textu se termínem „pot“ rozumí apokrinní pot, není-li uvedeno jinak.
-3 CZ 2017 - 501 A3
Standardizace hodnot markérů:
Všechny změřené hodnoty markérů (termínem „hodnoty markérů“ se rozumí hodnoty popisující podíly markérů ve vzorku potu) je nutné nejprve standardizovat tak, aby nebyly závislé na kvantitě odebraného potu. Standardizace hodnot se provede tak, že se po stanovení hodnoty popisující podíl x markéru ve vzorku apokrinního potu odebraného z těla pacienta, přičemž markér je vybraný ze skupiny markérů uvedených výše, logaritmus této hodnoty x dělí průměrem logaritmů hodnot popisujících podíly tří standardizačních markérů ve vzorku tohoto apokrinního potu:
Označení standardizačního markéru | Chemická identita |
SMI | palmitoleylkarnitin |
SM2 | hydroxyoktanoylkarnitin / pimeloylkarnitin |
SM3 | histidin |
Výsledkem standardizace je standardizovaná hodnota X uvedeného markéru; v popsaném výhodném provedení se standardizovaná hodnota X vypočte:
_____________10gaU)_____________ (logflU SMI ) + loga(* SM2 ) + loga(* SM3 ))/3
Na konkrétní volbě základu logaritmu a hodnota X nezávisí.
Klasifikace (vyhodnocení a přiřazení) vzorků pomocí standardizovaných hodnot markérů:
V jednom výhodném provedení vynálezu se pro standardizované hodnoty X alespoň jednoho markéru M výpočtem stanoví hodnoty parametrů (průměru X a směrodatné odchylky sx) hustoty pravděpodobnosti normálního rozdělení, odpovídající standardizovaným hodnotám markéru M ve vzorcích potu souboru osob trpících karcinomem prsu (hustota pravděpodobnosti fc s parametry xc,sc) a ve vzorcích potu souboru „kontrol“, tj. osob bez karcinomu prsu (hustota pravděpodobnostifK s parametry xK,sK).
Následně se stanoví váha markéru M hodnocené osoby jako logaritmus poměru pravděpodobnosti příslušnosti osoby ke skupině osob trpících karcinomem prsu k pravděpodobnosti příslušnosti osoby ke skupině osob netrpících karcinomem prsu.
Tyto výpočty lze vyjádřit vztahy:
/c(X) = /(X|xcAc) fK(X) = f(X\xK,sK) (2)
W = log [fK(xy (3) kde/c je hustota pravděpodobnosti normálního rozdělení standardizovaných hodnot markéru M u osob trpících karcinomem prsu, ft je hustota pravděpodobnosti normálního rozdělení standardizovaných hodnot markéru M u osob netrpících karcinomem prsu, X je standardizovaná hodnota markéru M hodnocené osoby, Vkjc váha markéru hodnocené osoby.
Takto definovaná váha má kladnou hodnotu pro osoby patřící s větší pravděpodobností do skupiny osob trpících karcinomem prsu, a zápornou hodnotu pro osoby patřící s větší pravděpodobností do skupiny osob netrpících karcinomem prsu.
-4CZ 2017 - 501 A3
Při použití většího počtu (n) markérů se výsledné hodnocení (klasifikační skóre S) dané osoby definuje jako součet vah pro všechny vybrané markéry:
= (4) t=l
Je výhodné absolutní hodnoty vah omezit. Normální rozdělení je sice dobře použitelnou aproximací reálného rozdělení hodnot markérů, ale hodnoty příliš odlehlé od průměru vedou k neadekvátně velkým absolutním hodnotám vah, takže jediná odlehlá hodnota může v součtu vah rozhodnout o klasifikaci i v rozporu s opačným znaménkem všech ostatních vah. Na základě praktických testů bylo jako optimum zvoleno omezení hodnot hustoty na /(x|x,sy.) > 0,05, ale toto optimum se může lišit v závislosti na markérech a jejich parametrech. Hodnoty této podmínce nevyhovující jsou nahrazeny hodnotou omezení, v případě zvoleného optima hodnotou 0,05.
Jiné výhodné provedení klasifikace je založeno na tom, že principy klasifikace použité v předchozím výhodném provedení se efektivně doplní využitím statistických závislostí mezi dvojicemi markérů. Závislost, vyjádřenou regresní přímkou pro dvojici markérů Μχ (se standardizovanými hodnotami X) a My (se standardizovanými hodnotami Y), lze výhodně využít v případě, že se regresní přímka Y = aX + b výrazně liší pro osoby trpící karcinomem prsu od regresní přímky pro osoby tímto karcinomem netrpící.
Mezi typické vlastnosti biologických objektů patří to, že se u měřených veličin často vyskytují velké odchylky od typických hodnot. Pro výstižný popis obecněji platných vlastností a vztahů je vhodné vliv odlehlých hodnot co nejvíce potlačit i při výpočtu optimálních parametrů regresních funkcí. Zde se velmi osvědčila metoda, kterou lze nazvat „cenzumí“. Tato cenzumí metoda vypočítá regresní přímku a pak vyloučí nej odlehlejší bod. Tento proces se stále opakuje, dokud nějaký odlehlý bod existuje. Jako kritérium odlehlosti se zde osvědčila odchylka bodu od regresní přímky větší než dvojnásobek aktuální reziduální odchylky srez.
Pro alespoň jednu takovou dvojici standardizovaných hodnot markérů Μχ, My se výše popsanou cenzumí metodou stanoví parametry obou regresních přímek.
Pro osoby trpící karcinomem prsu Yc—acX+bc srezC (5)
Pro osoby netrpící karcinomem prsu YK—aKX+bK srezK (6) kde srezjsou reziduální odchylky.
Výpočetní vztahy (2), (3) se tím formálně změní takto:
fc(Y) = f(Y\acX+bc,srezC) fK (y) = f(X | aKX + bK, srezK) (7)
W = log [fK(Yy (8)
Celkový průměr standardizovaných hodnot markéru My je zde nahrazen očekávaným průměrem odpovídajícím hodnotě aX+b; celkové směrodatné odchylky jsou nahrazeny (oproti směrodatné odchylce obvykle menšími) reziduálními odchylkami srez.
Při použití více (n) dvojic markérů se výsledné hodnocení (klasifikační skóre S) dané osoby opět definuje jako součet S takto určených vah Wi pro všechny použité dvojice markérů:
= (9) t=l
CZ 2017 - 501 A3
V tomto výhodném provedení je obzvlášť výhodné, když se stanoví logaritmy hodnot všech markérů vybraných ze skupiny zahrnující dvojice markérů:
X | Y |
Ml | M19 |
M17 | M3 |
M20 | M15 |
M6 | M9 |
M19 | M8 |
M14 | M8 |
M7 | Ml |
a provede se jejich vyhodnocení, jak je zde popsáno.
Vzorek apokrinního potu je zpravidla v podobě vzorku drženého kapilárními silami v odběrovém zařízení, např. ve fritě. Takový vzorek lze získat přejížděním odběrovým zařízením, např. fritou, s mírným přítlakem po podpažních jamkách nebo jiných oblastech s produkcí apokrinního potu.
S výhodou se vzorek potu nejprve extrahuje methanolem nebo směsí methanolu a vody (např. 80% methanol) za spolupůsobení ultrazvuku. Extrakt může být použit přímo k provedení diagnostické metody nebo lyofilizován a pro analýzu znovu rozpuštěn v methanolu nebo směsi methanolu a vody (např. 80% methanol).
Hodnoty popisující podíl příslušného markéru v apokrinním potu se získají metodami analýzy kapalných roztoků, například kapalinovou chromatografií. Mohou jimi být například relativní plochy pod odpovídajícími chromatografickými píky, nebo hodnoty molámích, hmotnostních či objemových podílů či koncentrací složek.
Příklady uskutečnění vynálezu
1. Odběr vzorku
Postup odběru potu:
Den před odběrem si pacientka oholí axily (suchým nebo mokrým postupem dle svých zvyklostí) a dále již nebude do odběru potu používat kosmetické přípravky s aplikací do podpaží. Omytí mýdlem nebo tělovým šamponem při sprchování nebo koupeli večer před odběrem není na závadu.
Provedení odběru potu:
• Označit odběrovou nádobku jménem pacientky a stranou podpaží.
• Odběr provádět v rukavicích. Provést odběr axilámího apokrinního potu přejížděním sterilní fritou po povrchu kůže odchlupené části axily, kde ústí apokrinní potní žlázky do vlasových folikulů. Apokrinní pot v jejich vývodech bude exprimován mírným tlakem na fritu a okamžitě odsán kapilaritou do nitra frity. Odběr je proveden z axily, doba odběru přibližně půl minuty.
• Po odběru ihned fritu vložit do odběrové nádobky, nádobku uzavřít, vložit do sáčku obě nádobky, obalit nachlazeným chladicím polštářkem a transportovat do laboratoře.
• V laboratoři uložit do mrazáku na -80 °C.
-6CZ 2017 - 501 A3
2. Extrakce a měření
Extrakce hydrofilních metabolitů je založena na rozpuštění potu v methanolu. Tento extrakt je pak následně analyzován cílenou metabolomickou metodou na principu HILIC kapalinové chromatografie ve spojení s tandemovou hmotnostní spektrometrii. Separace v HILIC módu na aminopropylové stacionární fázi umožňuje analýzu širokého spektra metabolitů (aminokyseliny, organické kyseliny, acylkamitiny, puriny, pyrimidiny, nukleotidy a další). Detekce pomocí hmotnostní spektrometrie využívá měření produktu rozpadu molekulárního iontu v obou polaritách současně. Detekují se tedy specifické hmoty fragmentů při definovaném retenčním čase příslušného metabolitů. Integrace se provádí ve specifickém software dle použitého hmotnostního spektrometru a pro další výpočty jsou používány plochy chromatografických píků.
Odkaz na metodu:
Separation and quantitation of water soluble cellular metabolites by hydrophilic interaction chromatography-tandem mass spectrometry. Bajad SU, Lu W, Kimball EH, Yuan J, Peterson C, Rabinowitz JD. J Chromatogr A. 2006 Aug 25;1125(1):76-88. Epub 2006 Jun 6.
PMID: 16759663
3. Celkové výsledky
Nej lepších výsledků bylo dosaženo s využitím statistických závislostí mezi dvojicemi markérů, a to pro 7 dvojic (Μχ, Μγ) uvedených v Tabulce 1. Parametry a, b, srez regresních přímek Y = aX+b uvedené v tabulce byly získány výpočtem cenzurovaných lineárních regresí pro standardizované hodnoty X, Y těchto markérů. Pro karcinomy byla použita data deseti osob ze všech 70 testovaných nemocných, jejichž nádory byly v nejpokročilejším stadiu. Pro kontroly bylo k tomuto účelu náhodně vybráno 27 z celkového počtu 53 kontrol. Větší počet vybraných, než u karcinomů se ukázal potřebný kvůli velké variabilitě dat u kontrol.
Tabulka 1
Mx | MY | Cle | bc | SrezC | ClK | bK | SrezK |
Ml | M19 | 0,211233 | 0,638078 | 0,020908 | 0,717903 | 0,24885 | 0,023597 |
M17 | M3 | -0,13753 | 0,985096 | 0,016942 | 1,099697 | 0,063081 | 0,028478 |
M20 | M15 | 1,127815 | -0,32808 | 0,049557 | 0,767611 | 0,027244 | 0,040707 |
M6 | M9 | 0,767396 | -0,0021 | 0,034329 | 0,654781 | 0,076986 | 0,030981 |
M19 | M8 | 0,95867 | 0,2156 | 0,076391 | 0,982641 | 0,09054 | 0,025688 |
M14 | M8 | 0,749167 | 0,309339 | 0,069423 | 1,062469 | -0,04724 | 0,020848 |
M7 | Ml | 1,436498 | -0,34802 | 0,04133 | -0,07955 | 0,951133 | 0,037894 |
Použitím výpočetních vztahů (1) a (7) až (9) pro hodnocení dat všech 70 osob s nádory a 53 osob kontrolních bylo dosaženo senzitivity 97% (to odpovídá 2 případům nerozpoznaného karcinomu) a specificity 72% (15 kontrol bylo nesprávně vyhodnoceno jako karcinomy).
4. Ukázky konkrétních vyhodnocení
Ukázka vyhodnocení dat ženy s nepříliš pokročilým karcinomem.
Hodnoty fc, /κ jsou vypočteny využitím vztahů (7) a parametrů regresí z Tabulky 1, hodnoty vah Wpodle vztahu (8). Skóre S je sumou hodnot W.
CZ 2017 - 501 A3
Tabulka 2
Mx | MY | X | Y | fc(Y) | fK(Y) | W |
Ml | M19 | 0,993 | 0,859 | 16,537 | 0,050 | 2,519 |
M17 | M3 | 0,877 | 0,798 | 0,050 | 0,050 | 0,000 |
M20 | M15 | 0,814 | 0,598 | 7,940 | 4,067 | 0,291 |
M6 | M9 | 0,970 | 0,755 | 10,869 | 4,981 | 0,339 |
M19 | M8 | 0,859 | 1,137 | 2,287 | 0,050 | 1,660 |
M14 | M8 | 0,941 | 1,137 | 1,205 | 0,050 | 1,382 |
M7 | Ml | 0,985 | 0,993 | 2,020 | 0,067 | 1,482 |
skóre .8 | 7,673 |
Kladné skóre odpovídá klasifikaci „karcinom“
Ukázka vyhodnocení dat správně klasifikované ženy z kontrolní skupiny. Výpočty jsou provedeny analogicky jako v předchozí ukázce.
Tabulka 3
Mx | MY | X | Y | fc(Y) | fK(Y) | W |
Ml | M19 | 0,867 | 0,877 | 0,567 | 16,484 | -1,463 |
M17 | M3 | 0,838 | 0,965 | 0,050 | 11,060 | -2,345 |
M20 | M15 | 0,903 | 0,790 | 1,049 | 2,252 | -0,332 |
M6 | M9 | 0,975 | 0,693 | 3,471 | 9,851 | -0,453 |
M19 | M8 | 0,877 | 0,920 | 1,076 | 7,242 | -0,828 |
M14 | M8 | 0,960 | 0,920 | 1,703 | 0,808 | 0,324 |
M7 | Ml | 0,829 | 0,867 | 8,151 | 9,403 | -0,062 |
skóre .8 | -5,159 |
Záporné skóre odpovídá klasifikaci „bez karcinomu“.
PATENTOVÉ NÁROKY
Claims (1)
1. Způsob detekce markérů ze vzorku apokrinního potu, odebraného z těla pacienta a drženého kapilárními silami v odběrovém zařízení, pro statistické vyhodnocení karcinomu prsu, zejména primárního karcinomu prsu, vyznačený tím, že
- ze vzorku apokrinního potu se pomocí kapalinové chromatografie získají hodnoty popisující podíl alespoň jednoho markéru ve vzorku apokrinního potu, přičemž markér je vybraný ze skupiny zahrnující následující chemická individua nebo jejich směsi:
CZ 2017 - 501 A3
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CZ2017-501A CZ307724B6 (cs) | 2017-08-29 | 2017-08-29 | Způsob detekce markerů ze vzorku apokrinního potu pro statistické vyhodnocení karcinomu prsu |
PCT/CZ2018/050045 WO2019042487A1 (en) | 2017-08-29 | 2018-08-28 | METHOD FOR DIAGNOSING BREAST CANCER FROM AN APOCRINE SWEAT SAMPLE |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CZ2017-501A CZ307724B6 (cs) | 2017-08-29 | 2017-08-29 | Způsob detekce markerů ze vzorku apokrinního potu pro statistické vyhodnocení karcinomu prsu |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CZ2017501A3 true CZ2017501A3 (cs) | 2019-03-20 |
CZ307724B6 CZ307724B6 (cs) | 2019-03-20 |
Family
ID=63528462
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CZ2017-501A CZ307724B6 (cs) | 2017-08-29 | 2017-08-29 | Způsob detekce markerů ze vzorku apokrinního potu pro statistické vyhodnocení karcinomu prsu |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
CZ (1) | CZ307724B6 (cs) |
WO (1) | WO2019042487A1 (cs) |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6585646B2 (en) * | 2000-11-29 | 2003-07-01 | Hermetic Diagnostics, Inc. | Screening test and procedure using skin patches |
CA2777501A1 (en) * | 2009-10-13 | 2011-04-21 | M. Daniel Raftery | Biomarkers and identification methods for the early detection and recurrence prediction of breast cancer using nmr |
US8653006B2 (en) * | 2010-09-03 | 2014-02-18 | Purdue Research Foundation | Metabolite biomarkers for the detection of esophageal cancer using NMR |
AU2015314220A1 (en) * | 2014-09-10 | 2017-04-20 | Biocrates Life Sciences Ag | Biomarkers for assessing breast cancer |
-
2017
- 2017-08-29 CZ CZ2017-501A patent/CZ307724B6/cs unknown
-
2018
- 2018-08-28 WO PCT/CZ2018/050045 patent/WO2019042487A1/en active Application Filing
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CZ307724B6 (cs) | 2019-03-20 |
WO2019042487A1 (en) | 2019-03-07 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Paweletz et al. | Proteomic patterns of nipple aspirate fluids obtained by SELDI-TOF: potential for new biomarkers to aid in the diagnosis of breast cancer | |
Phillips et al. | Prediction of breast cancer risk with volatile biomarkers in breath | |
Noothalapati et al. | Biological and medical applications of multivariate curve resolution assisted Raman spectroscopy | |
CN112272775A (zh) | 用于鉴定和治疗衰老皮肤和皮肤病症的蛋白生物标志物 | |
Tanja et al. | High expression of MAGE-A10 cancer-testis antigen in triple-negative breast cancer | |
JP2020501567A (ja) | 乾燥の徴候を呈している皮膚を診断するための方法 | |
Rodrigues-Peres et al. | Aluminum concentrations in central and peripheral areas of malignant breast lesions do not differ from those in normal breast tissues | |
Ding et al. | Protein biomarkers in serum of patients with schizophrenia | |
CN114807370A (zh) | 一种新型的用于乳腺癌免疫治疗疗效精准预测的模型及其应用 | |
Hanna et al. | Cellular localization of estrogen binding sites in human breast cancer | |
Katakura et al. | A screening test for oral cancer using saliva samples: Proteomic analysis of biomarkers in whole saliva | |
Ogden et al. | DNA and keratin analysis of oral exfoliative cytology in the detection of oral cancer | |
CZ2017501A3 (cs) | Způsob detekce markerů ze vzorku apokrinního potu pro statistické vyhodnocení karcinomu prsu | |
Moore et al. | Assessment of serum HE4 levels throughout the normal menstrual cycle | |
Shetty et al. | Electrical conductivity spectra of hepatic tumors reflect hepatocellular carcinoma progression in mice | |
Marek-Bukowiec et al. | mRNA fingerprint of early-stage clear cell renal cell carcinoma identified in urinary exosomes by mRNA sequencing | |
MOHSENI et al. | Prognostic values of proliferative markers ki-67 and repp86 in breast cancer | |
Lüthgens et al. | TPA-RIA in clinical cancer diagnostics | |
CN106255766B (zh) | 针对雄激素受体(ar)蛋白质的srm/mrm测定 | |
CN107894454B (zh) | 一种快速无损诊断乳腺疾病的质谱分析模型 | |
Rodrigues-Peres et al. | Tissue aluminum concentration does not affect the genomic stability of ERBB2, C-MYC, and CCND1 genes in breast cancer | |
Morimoto et al. | Immunocytochemical results for HER2 and Ki67 in breast cancer touch-smear cell specimens are reliable | |
JP2010266386A (ja) | 患者由来の代謝物を使用したがんの検査方法 | |
Delić et al. | Comparison of HE4 and CA125 levels in women with benign gynecologic disorders: Does age or menopausal status matter? | |
Mohanta et al. | Keratinized strap cells: a rare cytological atypia resembles Anitschkow cells, in human oral neoplasm |