Identification des signatures protéomiques sériques de cancer de l'estomac localement avancé et métastatique: une étude pilote

Identification des signatures protéomiques sériques de cancer de l'estomac localement avancé et métastatique: une étude pilote
Résumé de l'arrière-plan
Le cancer gastrique est l'un des cancers les plus fréquents et mortels dans le monde entier. Le développement asymptomatique initial et d'autres symptômes non spécifiques se traduisent par un diagnostic à un stade avancé avec un mauvais pronostic. Pourtant, cliniquement des biomarqueurs utiles sont disponibles pour cette tumeur maligne, et l'endoscopie gastro-intestinale invasive reste la seule option fiable pour le moment. Par conséquent, il existe un besoin de découverte d'outil diagnostique et /ou pronostique non invasive cliniquement utile comme alternative (ou en complément) pour des outils diagnostiques actuels. Ici, nous avons cherché à rechercher des protéines sériques caractéristiques pour le cancer gastrique invasif local et de prétraitement des échantillons sanguins ont été prélevés
Méthodes de patients atteints adénocarcinome gastrique diagnostiqué à différents stades de la maladie. 35 patients atteints d'un cancer localement avancé et 18 patients atteints d'un cancer métastatique; 50 donneurs sains ont également été inclus en tant que groupe de contrôle. La fraction de faible poids moléculaire de sérum protéome (ie, peptidome endogène) a été profilé par la spectrométrie de masse MALDI-TOF, et l'ensemble des composants du protéome ont été identifiés et quantifiés par l'approche de fusil de chasse LC-MS /MS.: Résultats
signatures de peptidome multicomposants ont été révélés qui a permis une bonne discrimination entre les contrôles sains et les patients atteints de cancer, ainsi qu'entre les patients atteints de cancer du sein localement avancé ou métastatique. En outre, une approche LC-MS /MS a révélé 49 protéines sériques avec différents abondances entre donneurs sains et les patients atteints de cancer (principalement des protéines associées à l'inflammation et de la réponse de phase aiguë). En outre, 19 protéines sériques avec différentes abondances entre les patients atteints de cancer du sein localement avancé ou métastatique ont été identifiés (y compris les protéines associées à la cytokine /réponse chimiokine et le métabolisme des acides nucléiques). Cependant, ni peptidome profilage ni fusil protéomique approche a permis la détection de composants sériques de discrimination entre les deux sous-groupes de patients atteints de la maladie locale qui soit développé ou ne développent des métastases au cours du suivi.
Conclusions
Les différences moléculaires entre localement avancé et métastatique cancer de l'estomac, ainsi que les différences les plus évidentes entre les individus sains et des patients atteints de cancer, ont marqué la réflexion au niveau du protéome sérique. Cependant, nous avons aucune preuve que les caractéristiques de pré-traitement du sérum protéome pouvaient prédire un risque de dissémination du cancer chez les patients traités en raison de la maladie locale. Néanmoins, les données présentées ont confirmé l'applicabilité potentielle d'un biomarqueur de signature protéome sérique dans le diagnostic de cancer de l'estomac.
Mots-clés
cancer de l'estomac diagnostic précoce Tumeurs Proteomics biologique marqueurs Contexte
Le cancer gastrique est le quatrième cancer le plus commun et le deuxième cause de décès liés au cancer dans le monde entier. Ce cancer affecte particulièrement les populations d'Asie de l'Est, Europe de l'Est et dans certaines parties du centre et de l'Amérique du Sud, et le taux de morbidité est deux fois plus élevé pour les hommes que pour les femmes [1]. La malignité est associée à des symptômes non spécifiques ou de développement, même asymptomatique à ses débuts, ce qui entraîne souvent un diagnostic à un stade avancé. Stade de cancer gastrique est fortement corrélée à un mauvais pronostic. Selon le rapport Base nationale de données sur le cancer, le taux de survie à 5 ans pour les IA en scène était de 78% et il a diminué considérablement à chaque étape à environ 7% pour les patients diagnostiqués avec la maladie de stade IIIB ou stade IV [2]. Ainsi, le diagnostic précoce du cancer gastrique pourrait augmenter radicalement l'efficacité du traitement et d'améliorer le pronostic de cette maladie mortelle. À l'heure actuelle l'outil de diagnostic la plus efficace pour la détection du cancer gastrique reste une endoscopie gastro-intestinale, mais cette technique invasive ne convient pas pour le dépistage à grande échelle. Malheureusement, il n'y a pas de biomarqueurs non-invasives alternatives disponibles, car les marqueurs couramment utilisés tumeurs digestives comme le CEA, CA 19-9 ou CA 72-4 ne sont pas suffisantes pour le diagnostic précoce de ce cancer en raison de leur faible sensibilité et spécificité (20-30 %) [3-5]. La majorité des cas de cancer gastrique (supérieurs à 90%) sont classés comme adénocarcinomes. Plus récemment, quatre sous-types moléculaires de l'adénocarcinome gastrique ont été distingués basés sur la génomique profilage fournis grâce au projet Cancer Genome Atlas [6]. Cependant, les connaissances sur l'hétérogénéité moléculaire et la biologie de ce cancer, y compris le développement et les mécanismes de progression, reste encore assez limitée. Par conséquent, un besoin urgent d'identification de biomarqueurs cliniquement pertinentes concerne non seulement le diagnostic précoce, mais aussi le pronostic et la prédiction des résultats du traitement.
Protéomique clinique est une approche importante pour la découverte de biomarqueurs du cancer gastrique [7]. Il est généralement admis que le protéome de sang est une source prometteuse de nouveaux biomarqueurs de ce cancer, y compris des marqueurs particulièrement utiles pour la détection précoce de la maladie, et le suivi de la réponse au traitement [8]. Le profilage de masse à base de spectrométrie de la fraction à bas poids moléculaire du protéome du sérum, que l'on appelle peptidome endogène, a révélé des signatures à plusieurs peptides qui pourraient convenir à une classification et le diagnostic de différents types de cancer [9-13]. Quelques travaux ont été publiés qui a exploré MALDI /profilage basé sur SELDI-de petidome sérum /plasma pour le diagnostic du cancer gastrique, qui proposait des signatures de peptides qui ont permis à discriminer les donneurs sains et des patients atteints de cancer gastrique, ou signatures associées à un cours d'une maladie [ ,,,0],14-22]. Plusieurs composants de ces signatures ont ensuite été identifiés comme des fragments de KNG1 [18], APOC1 et ApoA2 [19], SAA [20], TBB5 et TYB4 [22] ou FIBA ​​[23, 24]. Plus récemment, un panel de biomarqueurs composés de protéines sériques pré-sélectionné selon le modèle de la souris préclinique (afamine, clustérine, VDBP et haptoglobine) a été validé pour discriminer entre les patients atteints de cancer gastrique et des patients souffrant de maladies gastriques bénignes [25]. Néanmoins, aucun des projets sériques protéome signatures de cancer de l'estomac a été largement acceptée et pourtant appliquée dans la pratique clinique.
Ici nous avons cherché à caractériser les caractéristiques du protéome de sérum pré-traitement associé à un risque de métastases du cancer gastrique. Deux types d'analyses protéomiques ont été réalisés: (1) la fraction à bas poids moléculaire du protéome sérum est profilée par la spectrométrie de masse MALDI-TOF, (2) l'ensemble des composants du protéome ont été identifiés et quantifiés par LC-MS /MS après digestion avec de la trypsine (une «protéomique de fusil de chasse" approche). Groupes de patients non traités auparavant atteints de cancer gastrique localement avancé et la maladie métastatique ont été inscrits à cette étude (un groupe apparié de personnes en bonne santé a été analysée comme une référence); une telle analyse protéomique complète a été réalisée chez un groupe de patients de race caucasienne atteints de cancer gastrique pour la première fois. signature Sérum protéome qui différencie entre les patients atteints de cancer localement avancé et le cancer métastatique a été détecté dans cette étude pilote, mais des caractéristiques spécifiques pour les patients atteints d'une maladie localement avancée au moment du diagnostic qui métastases finalement mis au point n'a pas été observé à ce niveau.
Méthodes
Caractéristiques des groupes de patients
Cinquante-trois patients non traités précédemment avec adénocarcinome gastrique prouvée par biopsie ont été qualifiés dans cette étude: 35 patients atteints d'un cancer localement avancé, dont 16 patients atteints de métastases développées pendant le traitement ou le suivi et 19 patients avec aucune détection de métastases au cours du suivi, et les 18 patients atteints d'un cancer métastatique. Ce dernier groupe se composait de quatre patients avec propagation à distance à un seul organe et 14 patients avec propagation à plusieurs organes; organes impliqués inclus péritoine (13 cas), le foie (huit cas), du poumon (trois cas), d'autres lieux (huit cas). En général, les critères d'inclusion impliqués: état Eastern Cooperative Oncology Group (ECOG) de performance de 0-2, âge 20-85 ans, le taux de créatinine sérique < 1,5 mg /dl, le taux de bilirubine sérique < 2,0 mg /dl, un nombre de granulocytes > 1500 cellules /pl et une numération plaquettaire > 100.000 cellules /ul, tandis que les critères d'exclusion impliqués: malignité précédente, chirurgie antérieure, une radiothérapie ou une chimiothérapie. La mise en scène de prétraitement sur la base de l'examen physique, esophagogastroscopy avec biopsies, CT de l'examen de l'abdomen et la poitrine par rayons X ou CT. Cinquante donneurs exempts de maladie par sexe et par âge comparable ont été inclus en tant que groupe de contrôle. Tous les participants à l'étude étaient des Caucasiens (~ 65% d'hommes) avec l'âge la gamme 34-74 ans. Le tableau 1 présente des informations plus détaillées sur les groupes analysés. L'étude a été approuvée par le comité d'éthique approprié et toutes les personnes qui prenaient part à cette étude a fourni un consentement éclairé indiquant leur participation.Table consciente et volontaire 1 Caractéristiques des groupes de donateurs inscrits dans l'étude
Groupe /paramètre

les patients cancéreux de contrôle
santé (tous les cas)
patients atteints de cancer localement avancé
patients atteints de cancer métastatique
Aucune propagation

Étaler
Number (n)
50
53
19
16
18
Sexe (M /F)
30/20
37/16
12/7
13/3
12/6
âge (années)
28-60 (médiane 50)
34-74 (médiane 59)
36-70 (médiane 59)
34-73 (médiane 58)
35-74 (médiane 60)
emplacement de la tumeur
Upper troisième
- 15 (28%)
3 (16%)
6 (37%)
6 (33%)
troisième
Moyen -
31 (59%)
13 (68%)
9 (57%)
9 (50%)
Basse troisième
- 7 (13%)
3 (16%)
1 (6%)
3 (17%)
Le grade histologique
G1-G2
- 16 (30%)
10 (53%)
3 (19%)
3 ( 17%)
G3
- 29 (55%)
8 (42%)
11 (69%)
10 (56%)
Non spécifié
-
8 (15%)
1 (5%)
2 (12%)
5 (27%)
tumeur primitive
cT1-T3
-
50 (94%)
19 (100%)
16 (100%)
15 (83%)
CT4
- 3 (6%)
0 (0%)
0 (0%)
3 (17%)
ganglionnaire
CN0
- 20 (38%)
13 (68%)
5 (31%)
2 (11%)
CN1-N3
- 33 (62%)
6 (32%)
11 (69%)
16 (89%)
Métastase (initial)
CM0
- 35 (66%)
19 (100%)
16 (100%)
0 (0%)
Cm1
- 18 (34%)
0 (0%)
0 (0%)
18 (100%)
Groupe de patients atteints d'un cancer localement avancé au moment du diagnostic étaient encore divisés en sous-groupe où soit pas de propagation (contrôle) ou consécutive cancer diffusion /propagation (de métastases à distance) a été détectée
Préparation de pré-traitement du sang de sérum échantillons a été recueilli dans un Vacutainer Tube 5 ml (Becton-Dickinson), incubé pendant 30 min à température ambiante pour permettre la coagulation, puis centrifugé à 1000g
pendant 10 minutes pour enlever le caillot. Le sérum a été aliquote et stocké à -70 ° C jusqu'à ce que le profilage de l'utilisation de la fraction à bas poids moléculaire du protéome sérique
avant que les échantillons d'analyse ont été dilués à 1: 5. Avec un tampon contenant 20% d'acétonitrile (ACN) et 25 mM de bicarbonate d'ammonium, puis filtré par centrifugation à travers des unités Ultra Amicon (50 kDa) de coupure pour éliminer les protéines de poids moléculaire élevé en abondance, en particulier l'albumine. Immédiatement avant que les échantillons d'analyse ont été dessalées et concentrées par chargement sur microcolonnes ZipTip C18 (Millipore), puis on élue avec 1 pl de solution de matrice (solution saturée d'alpha-cyano-4-hydroxy-cinnamique dans 30% d'ACN /H <sub>2O et 0,1% de TFA) directement sur la plaque 800 um AnchorChip ™ (Bruker Daltonics). L'analyse a été effectuée en utilisant un spectromètre de masse MALDI-TOF UltrafleXtreme (Bruker Daltonics); l'analyseur travaillé en mode linéaire, et d'ions positifs ont été enregistrés dans la gamme de masse entre 1000 et 12000 Da. Les échantillons ont été repérés en double exemplaire et pour chaque tache deux spectres ont été acquis. calibration de masse a été effectuée après tous les quatre échantillons en utilisant Calibration Standard Protein I (Bruker Daltonics). Randomisation en blocs a été utilisé dans l'enregistrement des spectres pour éviter un éventuel effet de lot. Ensuite, les données brutes ont été exportées vers des fichiers TXT et les composantes spectrales ont été prétraités à l'aide de bioinformatique algorithmes créés dans notre groupe, qui comprenait l'alignement, la détection et la suppression des profils atypiques par le test Q de Dixon (spectres simples ont été retirés d'environ 5% des échantillons), une moyenne de répétitions techniques, l'enlèvement de référence et la normalisation du courant ionique total. Les spectres de lissage, la cueillette de pointe, binning et l'analyse statistique ont été effectuées en utilisant le logiciel Spectrolyzer (version 1.0.21.3590, MedicWave).
LC-MS /MS analyse de sérum composants protéome
échantillons de sérum ont été réduits avec du dithiothréitol 5 mM pour 5 min à 95 ° C, puis alkylée avec 10 mM d'iodoacétamide pendant 20 min dans l'obscurité à la température ambiante, et ensuite digéré pendant une nuit à 37 ° C avec de la trypsine (Promega). L'analyse a été réalisée sur Dionex UltiMate 3000 RSLC système nanoLC connecté à Q Exactive Orbitrap spectromètre de masse (Thermo Fisher Scientific); chaque échantillon a été analysé séparément. peptides tryptiques (2,5 ug de peptides) ont été séparés sur colonne à phase inverse Acclaim PepMap SRB nanoViper C18 (75 pm x 25 cm, 2 um granulation) en utilisant le gradient d'acétonitrile (de 4 à 60% dans 0,1% d'acide formique) à 30 ° C C et un débit de 250 nl /min (230 min). Le spectromètre a été fonctionne en mode MS /MS dépendant des données avec des scans de l'enquête acquises à une résolution de 70.000 à m /z 200 Da en mode MS et 17.500 à m /z 200 Da en mode MS2, respectivement. Les spectres ont été enregistrés dans la plage de balayage m /z 300-2000 dans le mode d'ions positifs. énergie supérieur collisionnel dissociation (HCD) la fragmentation d'ions a été réalisée avec des énergies de collision normalisées fixées à 25. L'identification des protéines a été réalisée en utilisant la base de données humaine Swiss-Prot, avec une tolérance de précision de 10 ppm pour les masses peptidiques et 0,05 Da pour des masses fragment d'ions. Les abondances des protéines identifiées ont été estimées en utilisant MaxQuant logiciel 1.4.1.1.
Statistique et de la bioinformatique
analyses Pour chaque composant de masse MALDI profils de la comparaison entre les groupes de donateurs a été réalisée en utilisant le test t de Student après transformation logarithmique des données. classificateurs multi-composants ont été construits et testés avec l'approche basée sur les SVM en utilisant le logiciel Spectrolyzer (version 1.0.21.3590, MedicWave). Importance des différences dans l'abondance des protéines quantifiées par LC-MS /MS ont été évalués en utilisant le test t ou le test de Mann-Whitney en fonction de la normalité des données (type de distribution a été estimée à l'aide du test de Shapiro-Wilk, le test Lilliefors et le F test d'homogénéité des variances), et le test Nemenyi pour les comparaisons par paires. D'une manière générale, p = 0,05 a été choisi comme seuil de signification statistique à l'exception des profils MALDI où la correction de Bonferroni pour des tests multiples a été appliqué. La base empirique protéomique Ontology Knowledge (EPO-KB), qui annote m enregistré /z valeurs connues peptides /protéines [26], a été utilisée pour attribuer l'identification hypothétique des composantes spectrales (0,5% limite de précision de masse a été autorisée). Liste des gènes correspondant aux protéines identifiées a été annoté à des conditions GO utilisant gProfiler (http: //biit cs ut ee /gprofiler /...); la signification du terme sur-représentation a été évaluée en utilisant le test de distribution hypergéométrique. Afin de visualiser les relations fonctionnelles entre les protéines identifiées gènes correspondants ont été annotée au plug-in GeneMANIA Cytoscape pour les réseaux d'interaction de la voie (http:. //Pages genemania org /plugin /.) Résultats
Mass
. les profils de la peptidome endogène dans le sérum (la fraction à faible poids moléculaire protéome de sérum) ont été caractérisés par spectrométrie MALDI-TOF dans tout le groupe de 53 patients atteints d'un cancer gastrique et 50 donneurs sains appariés. Cette analyse nous a permis d'évaluer le degré global des différences et des similitudes entre les sous-groupes d'individus analysés. En général, 255 composantes spectrales (ions peptidiques) ont été distingués dans la gamme de masse analysé (Fig. 1a), et abondances de 101 composants ont révélé une variation statistiquement significative entre les groupes comparés (après la correction de Bonferroni contre les tests multiples). Le tableau 2 présente le nombre de composants peptidome sériques qui différenciaient des groupes particuliers de donateurs. Les principales différences dans l'abondance des composants sériques spécifiques ont été observées entre les patients atteints de cancer et de donneurs sains (environ 39% des composants enregistrés délectait des différences statistiquement significatives). De grandes différences ont également été observées entre les patients atteints de cancer localement avancé (tous les cas) et les patients atteints de cancer métastatique (environ 9% des composants enregistrés délectait des différences statistiquement significatives); ceci est à noter que le même nombre de composantes de différenciation ont été observés lorsque les patients atteints d'un cancer métastatique ont été comparés avec les deux sous-groupes ayant une maladie locale séparément (par exemple, un groupe où propagation à distance du cancer a été détecté au cours du suivi et de groupe sans signes de maladie). En cohérence, les classificateurs et performants pourraient être construits en fonction des caractéristiques de peptidome sérum qui séparent les groupes comparés des donneurs sains et des patients atteints de cancer localement avancé ou métastatique (la mesure AUC pour classificateur SVM était supérieur à 90% dans chaque cas). En contraste marqué, aucune différence statistiquement significative n'a été détectée lorsque deux sous-groupes de patients atteints d'un cancer localement avancé (qui soit développé ou non des métastases au cours du suivi développés) ont été comparés (l'ASC du classificateur SVM était inférieur à 50%). Figure 1b présente des exemples de composants peptidome sériques avec significativement différentes abondances entre les groupes comparés. Ceci est à noter que parmi petidome composants qui différencient les deux témoins en bonne santé de patients atteints de cancer et les patients atteints de cancer localement avancé de patients atteints de la maladie métastatique, il y avait plusieurs éléments qui putative correspondaient à des fragments de fibrinopeptide A (FIBA). Ces composants inclus avec enregistrée valeur m /z 1088,7, 5903,5 et 5916,6 Da significativement régulée à la baisse dans le sérum des patients atteints de cancer, et les composants 1469.9 et 1626,0 Da avec abondances nettement plus élevés dans le sérum des patients atteints de la maladie métastatique que chez les patients atteints d'un cancer localement avancé (voir Fig . 1b; fichiers supplémentaires 1: Tableau S1). Nous avons conclu que les différences moléculaires entre le cancer gastrique localement avancé et métastatique (ainsi que les différences entre les individus sains et des patients atteints de cancer gastrique en général) ont une réflexion au niveau de peptidome sérum. Cependant, les caractéristiques de peptidome de sérum pré-traitement peuvent être appliquées peu probable pour le pronostic de la maladie se propager pendant /après le traitement. Figue. 1 Profil de peptidome sérique endogène de patients atteints de cancer gastrique. un spectre de masse moyenne dans la gamme de 1000-10,000 Da. b Des exemples de composants de peptidome sériques, qui abondances étaient différentes entre les échantillons de contrôles sains et les différents groupes de patients atteints de cancer de l'estomac. Boxplots
montrent minimum, quartile inférieur, médian, quartile supérieur, les valeurs maximales et les valeurs aberrantes; astérisques
marqué des différences significatives (p < 0,05 avec la correction de Bonferroni)
Tableau 2 Nombre de composants peptidome de sérum avec des abondances différentes entre les groupes comparés des individus de Groupes /différences

contrôle vs. cancer (tous les cas)
cancer métastatique localement avancé contre
local /pas de propagation contre le cancer métastatique
local /propagation contre le cancer métastatique
local /pas de propagation contre le cancer /de propagation locale
n
50 contre 53
35 contre 18
19 contre 18
16 contre 18
19 vs . 16
p < 0,05
182
88
74
75
11
FDR
7%
14%
17%
17%
100%
p < 0,05 /Bonferroni
101
23
11
16
0
AUC (SVM)
0,94
0,91
0,92
0,97
0,48
Montré sont des nombres de différencier les composants qui ont atteint le seuil de signification statistique p = 0,05 (avec FDR estimation correspondante) ou seuil renforcée avec la correction de Bonferroni, et la puissance de SVM classificateur construit des composants peptidome (caractérisé par la valeur AUC)
dans la deuxième étape, nous avons sélectionné des échantillons de 12 donneurs sains et dix patients de chaque sous-groupe de cancer pour fixer l'âge similaire (médianes environ 56 ans) et la proportion des sexes (environ 80% des hommes) dans les sous-groupes comparés. Ces échantillons ont été utilisés pour d'autres analyses basées sur l'approche LC-MS /MS shotgun. En général, environ 450 protéines ont été identifiées dans les échantillons de sérum analysés. Les niveaux de 234 protéines de sérum ont été quantifiés dans les échantillons prélevés à partir de chacun des 42 individus, y compris les 129 protéines uniques dans le sérum non liées aux immunoglobulines (105 immunoglobulines et des protéines Ig apparentées, ainsi que des protéines non caractérisées putatifs ont été exclues de l'analyse); des données complètes sont présentées dans le fichier supplémentaires 1: Tableau S2. Il y avait 49 protéines sériques avec des abondances différentes entre les donneurs sains et des patients atteints de cancer gastrique (valeur p < 0,05; valeur FDR estimée = 13%): 41 protéines ont été surexprimés tandis que huit protéines ont été downregulated dans le sang des patients atteints de cancer (protéines énumérées dans le tableau 3;. Des exemples de la figure 2). Ceci est à noter que des modèles similaires de surexpression ou la régulation négative des protéines sériques liée au cancer a été observée dans tous là des sous-groupes de patients atteints de cancer (même si une plus petite taille des groupes analysés pourrait réduire la signification statistique des différences, voir les fichiers supplémentaires 1: Tableau S3). De plus, il y avait 19 protéines sériques avec des abondances différentes entre les patients atteints de cancer du sein localement avancé ou métastatique (valeur de p < 0,05; valeur FDR estimée = 34%): trois protéines ont été régulés positivement tandis que 16 protéines ont été downregulated dans le sang des patients atteints de la maladie métastatique. Ceci est intéressant de noter que les abondances de protéine C-réactive et angiogénine généralement régulés à la hausse dans les cancers autres échantillons ont augmenté dans les échantillons métastatiques, tandis que les abondances de 1 'anhydrase carbonique généralement régulés à la baisse dans les échantillons de cancer encore diminué dans les échantillons métastatiques (tableau 3). En outre, les modèles de différences entre les échantillons provenant de patients atteints d'un cancer métastatique et tous les patients atteints de la maladie locale ont été retenues lorsque deux sous-groupes plus petits de patients atteints d'un cancer localement avancé étaient par paires par rapport à un cancer métastatique (voir les fichiers supplémentaires 1: Tableau S4). D'autre part, l'abondance d'une seule protéine (antithrombine-3) a montré une différence statistiquement significative lorsque les deux sous-groupes de patients atteints d'un cancer localement avancé ont été comparés (abondance de cette protéine était le plus élevé dans le groupe des patients atteints de la maladie locale qui ne se propagent au cours suivre). Nous avons conclu que la signature multi-protéine pourrait être identifiée pour la classification des échantillons de sérum pré-traitement des patients atteints de cancer de l'estomac, qui ont souffert de la maladie, soit localement avancé ou métastatique. Cependant, les caractéristiques de protéome sérique ne pouvaient pas distinguer les patients atteints d'une maladie locale qui se propagent au cours du suivi après les protéines sériques treatment.Table 3 Différencier
nom Protein
Protein nom complet
nom Gene
contrôle /cancer
métastatique
Ratio
valeur locale /p
Ratio
valeur p

A1AG1
glycoprotéine alpha-1-acide 1
ORM1
0,67
0,0008
1.00
0,5824
A1AG2
alpha- 1-glycoprotéine acide 2
ORM2
0,68
0,0006
1.00
0,7414
A1AT
Alpha-1-antitrypsine
SERPINA1
0.50
< 0,0001
1,03
0,6441
A1BG
Alpha-1B-glycoprotéine
A1BG
0,76
0,0072

1,04
0,5824
A2GL
leucine-riche alpha-2-glycoprotéine
LRG1
0,46
0,0016
0,80
0,4414
AACT
Alpha-1-antichymotrypsine
SERPINA3
0,54
0,0007
0,97
0,9124
ADIPOQ
ADIPO
adiponectine
0,41
0,0092
1,60
0,3442
AFAM
Afamin
AFM
1,30
0,0355

0,0465
0,24
0,0294
APOA1 de> 1,06
0,5824
ANGI
Angiogenin
ANG APOA1
apolipoprotéine AI
0,47
< 0,0001
1,31
0,0235
APOC1
apolipoprotéine CI
APOC1
0,25
< 0,0001
1,52
0,1183
apolipoprotéine C-III APOC3
APOC3
1,82

0,0108
1.20
0,5824
APOE
apolipoprotéine E APOE
0,62
0,0040
1.01
0,6441
apolipoprotéine F
APOF
0,64
0,0085
0,80
0,5235
apolipoprotéine M
APOM
APOM
0,92
0,4275
1,51
0,0263
C1S
Complement C1s sous-
C1S
0,70
0,0016
1,22
0,0748
anhydrase carbonique de CAH1 1
CA1
2,96
0,0173
2,41
0,0143
CBG globuline
corticostéroïde contraignant
SERPINA6
0,53
0,0117
1,08
0,7749
CD14
CD14
monocytes antigène CD14 0,56
0,0033
1.21
0,1658
Ceruloplasmin
CP de CERU
0,67
0,0013
1,05
0,6129
CFAB
Complement Factor B
BFC
0,61
0,0006
1.11
0,6441
CO2
Complement C2
C2
0,64
0,0475
1,57
0,0679
CO4A
Complement C4-A
C4A
0,87
0,0435
0,94
0,7749
CO4B
Complement C4-B
C4B
0,73
0,0127
0.99
0,5526
CO5
Complement C5
C5
0,77
0,0085
0,91
0.8776
CO6
Complement composante C6
C6
0,64
0,0013
0,97
0,8431
CO8G
Complement composant C8 gamma
C8G
0,66
0,0137

1.12
0,4679
CO9
Complement composant C9
C9
0,42
< 0,0001
0,93
0,9124
CRP
C-réactive
CRP
< 0,01
0,0389
0,15
0,0414
CXCL7
Platelet protéine basique
PPBP
0,83
0,1516
1,53
0,0030
FETUA
Alpha-2-HS-glycoprotéine
AHSG
0,90
0,3095
1,34
0,0068
FHR1
Complement Factor prot liées H. 1
CFHR1
0,66
0,0725
1,30
0,0366
GPX3
glutathion peroxydase 3
GPX3
0,92
0,6065</sub>