Abstract

Fundo

Os biomarcadores desempenham papéis críticos na detecção precoce, diagnóstico e monitorização de resultados terapêuticos e recorrência de câncer. pesquisa com biomarcadores anterior sobre o câncer de ovário (OC) foi principalmente focada na descoberta e validação de biomarcadores de diagnóstico. O objetivo principal deste estudo é identificar biomarcadores séricos para o prognóstico e terapêutica resultados de câncer de ovário.

Experimental Design by

Quarenta proteínas do soro foram analisados ​​em 70 amostras de soro de indivíduos saudáveis ​​(HC) e 101 amostras de soro de pacientes OC serosa em três fases diferentes da doença: pós diagnóstico (PD), a remissão (RM) e recorrência (RC). O utilitário de proteínas séricas como biomarcadores OC foi avaliada usando uma variedade de métodos estatísticos, incluindo análise de sobrevivência.

Resultados

Dez proteínas séricas (PDGF-AB /BB, PDGF-AA, CRP, a SFAS , CA125, SAA, sTNFRII, sIL-6R, IGFBP6 e MDC) têm valores individualmente boa área-sob-a-curva (AUC) (AUC = 0,69-0,86) e mais de 10 combinações de três marcadores têm excelentes valores de AUC (0,91 -0,93) em amostras de câncer de ativos distintivas (PD RC) do HC. Os níveis de proteína de soro médios para amostras RM são geralmente intermediária entre pacientes HC e CO com câncer ativo (PD RC). Mais importante ainda, cinco proteínas (sICAM1, RANTES, sgp130, sTNFR-II e sVCAM1), medida a remissão pode classificar, individualmente e em conjunto, os pacientes OC serosa em dois subconjuntos com sobrevida global significativamente diferente (melhor HR = 17, p 10

-3).

Conclusão

Foram identificados cinco proteínas do soro que, quando medido a remissão, pode prever com precisão a sobrevida global dos pacientes OC serosa, sugerindo que eles podem ser úteis para o monitoramento os resultados terapêuticos para o cancro do ovário

Citation:. Wang J, Sharma a, Ghamande SA, Arbusto S, Ferris D, Zhi W, et al. (2013) Serum perfil de proteínas em remissão pode exatamente avaliar os resultados terapêuticos e de sobrevivência para câncer de ovário seroso. PLoS ONE 8 (11): e78393. doi: 10.1371 /journal.pone.0078393

editor: Rakesh K. Srivastava, The University of Kansas Medical Center, Estados Unidos da América

Recebido: 19 de maio de 2013; Aceito: 11 de setembro de 2013; Publicação: 11 de novembro de 2013

Este é um artigo de acesso aberto, livre de todos os direitos autorais e pode ser livremente reproduzido, distribuído, transmitido, modificado, construído em cima, ou de outra maneira usado por qualquer pessoa para qualquer finalidade lícita. O trabalho é feito disponível sob a dedicação de domínio público da Creative Commons CC0

Financiamento:. Este trabalho foi parcialmente apoiado por uma bolsa da Geórgia Cancer Coalition para DF e JXS. JXS foi apoiado pela Research Alliance Geórgia como um eminente estudioso. JW foi apoiada por Figura Jiangsu Medical chave (RC2011091) e bolsa do governo de Jiangsu e Plano “333”. Os financiadores não tiveram nenhum papel no desenho do estudo, coleta de dados e análise, decisão de publicar ou preparação do manuscrito

CONFLITO DE INTERESSES:.. Os autores declararam que não existem interesses conflitantes

Introdução

o câncer de ovário (OC) é a quinta maior causa de morte por câncer entre as mulheres nos Estados Unidos, representando cerca de 3% de todos os novos pacientes com câncer [1]. A American Cancer Society estima que em 2013, cerca de 22.240 novos casos de câncer ovariano serão diagnosticados e 14.030 mulheres morrerão de câncer de ovário nos Estados Unidos. Em todo o mundo, esta doença é o sexto tipo de câncer mais comum em mulheres, causando 140.200 mortes em 2010 [2]. Infelizmente, a maioria dos pacientes (~ 70%) são diagnosticadas com estágios avançados da doença com prognóstico reservado. Apesar de avanços na quimioterapia e uma melhor compreensão dos fatores de risco genéticos e patogênese molecular têm proporcionado novas possibilidades de tratamento, as taxas de sobrevida em 5 anos com a cirurgia de citorredução ótima e quimioterapia intra-peritoneal estão perto de 50%. No entanto, as taxas de sobrevivência a longo prazo ( 10 anos) em pacientes com diagnóstico de início de carreira (estágio I ou II) são 80-95% [3]. A falta de estratégias de tratamento bem sucedidos levou a uma necessidade de procura de novas abordagens para detectar a doença em fase precoce e tratar eficazmente a doença em fase avançada. Recentemente, tem havido uma onda de interesse em explorar o genoma e proteoma de biomarcadores que podem ajudar na detecção precoce, diagnóstico e monitorização de resultados terapêuticos e recorrência.

pesquisa com biomarcadores anteriores focada principalmente na descoberta e validação de biomarcadores de diagnóstico, especialmente aqueles que podem detectar OC numa fase precoce. A glicoproteína CA125 é o marcador mais amplamente utilizado para o cancro do ovário. É elevada em cerca de 80% dos pacientes com cancro em estado avançado; No entanto, apesar da sua elevada sensibilidade, que carece de especificidade e, por conseguinte, tem um valor preditivo positivo (PPV) para o rastreio da população limitada, especialmente para o cancro da fase inicial. extensa pesquisa de melhores biomarcadores foi levada a cabo nos últimos anos e tem conduzido à descoberta de um grande número de potenciais novos biomarcadores OC incluindo a proteína epidídimo humano recentemente aprovado pela FDA 4 (HE4) [4], [5]. Estes novos biomarcadores, individualmente, não têm melhor desempenho do que CA125, mas biomarcadores painéis, com ou sem CA125 geralmente têm melhor desempenho do que o CA125 ou outros biomarcadores individuais [6] – [10]. Embora os biomarcadores disponíveis atualmente ainda não tem PPV suficiente adequado para população de triagem [11], biomarcador de diagnóstico é uma área muito ativa e rápido avanço da pesquisa em câncer de ovário [12].

Os biomarcadores que permitem uma avaliação exacta da resultado terapêutico pode melhorar significativamente a assistência ao paciente. Após a cirurgia e uma combinação de quimioterapia citostática inicial, a maioria dos pacientes OC são acreditados para alcançar uma remissão clínica completa [13]. Na fase de remissão, CA125 é rotineiramente monitorados durante o follow-up e é amplamente utilizado como um biomarcador para a remissão. Embora CA125 é claramente reduzida e voltou aos níveis observados em controlos, CA125 pode não detectar células cancerosas residuais. Depois da terapia, os pacientes podem ter completamente remetidos ou o número e tamanho das células do tumor torna-se muito pequena de modo a que o tumor residual que não pode ser detectado por antigénios tumorais, tais como CA125. No entanto, como as células tumorais ainda estão presentes em tais pacientes em estado subclínica, o sistema imunitário dos doentes podem responder às células tumorais. Consequentemente, as moléculas inflamatórias podem estar anormal em pacientes com fenótipos subclínicas [14] – [16]. Neste estudo, nós perfilado mais de 40 proteínas séricas, incluindo marcadores imunológicos em soros de pacientes de OC para desenvolver biomarcadores que podem ser úteis para avaliar os resultados terapêuticos.

Pacientes e Métodos

seres humanos e soro amostras

Este estudo foi aprovado pelo conselho de revisão institucional do Regents da Universidade da Geórgia e consentimento informado por escrito foi obtido de cada sujeito ou um representante legalmente autorizado. Os consentimentos foram arquivados corretamente nos registros e também foram armazenados em banco de dados pesquisável. Processo de aprovação usado neste estudo foi aprovado pelo comitê de ética da Geórgia Regents University. Os temas utilizados neste estudo incluiu 75 pacientes com câncer ovariano e 70 mulheres saudáveis ​​como controle. Todos os pacientes com câncer de ovário neste estudo foram a partir de uma clínica ginecológica oncologia acadêmica na Geórgia, EUA. A progressão da doença foi definida tanto por níveis de CA125 ≥ 2 × valor nadir em duas ocasiões distintas (critérios gCig), ou por um aumento nas lesões mensuráveis ​​de acordo com os critérios RECIST [17]. condições do paciente foram encenadas de acordo com os critérios da Federação Internacional de Ginecologia e Obstetrícia (FIGO). A distribuição etária e tumorais características da população de pacientes são apresentados na Tabela 1. Apenas alto grau (serosa) cancros foram incluídos para ter amostras homogéneas e cancros de baixo grau (celulares mucinoso e clara) foram lançadas a partir deste estudo. Um total de 101 amostras de soro de 75 pacientes foram obtidas em 3 fases diferentes de progressão da doença:. Pós-diagnóstico (PD, n = 25), recorrente (RC, n = 43) e remissão (RM, n = 33)

Luminex ensaios

os kits Luminex foram obtidos de Millipore (Billerica, MA, EUA) e os ensaios foram realizados de acordo com as instruções do fabricante para determinar os níveis séricos de 40 moléculas. As amostras de soro diluídas foram incubadas adequadamente com as microesferas acoplado a anticorpos e depois com anticorpo biotinilado de detecção antes da adição de estreptavidina-ficoeritrina. Os grânulo-complexos capturados foram medidos com o sistema FLEXMAP 3D (Luminex Corporation, Austin, TX, EUA).

Análises Estatísticas

Todas as análises estatísticas foram realizadas utilizando a linguagem R e ambiente para computação estatística (R versão 2.12.1; Fundação R para Statistical Computing; www.r-project.org). Nós usamos ambos os modelos de proteínas e multi-marcadores individuais para a classificação dos casos e controles. Apenas 4 a 8 proteínas com melhor desempenho foram selecionados para os modelos multi-marcadores e análise discriminante foi realizada utilizando combinações de 3 proteínas. O desempenho de cada modelo foi avaliada utilizando o método de validação cruzada leave-one-out. A área sob a curva (AUC) dos (ROC)-receiver-operating characteristic foi computado para executar comparação de diferentes modelos. Usamos Cox modelos de riscos proporcionais para avaliar o impacto dos níveis de proteína de soro de sobrevivência. A sobrevivência global foi calculada como o tempo desde a data de diagnóstico para a morte do paciente. Os pacientes que estão vivos sem evidência de doença foram censurados na data da última visita de acompanhamento. Análises univariadas foram realizadas utilizando os gráficos de Kaplan-Meier, e significância estatística entre as curvas de sobrevida foi avaliada usando o teste de log rank. Para avaliar o efeito combinado de diferentes proteínas sobre a sobrevivência, a análise multivariada foi realizada utilizando proteínas que têm efeito significativo na análise univariada.

Resultados

Vinte e cinco proteínas do soro sejam alterados de Serous OC

os níveis séricos de 40 proteínas no PD, grupos RC e RM foram comparados com controles saudáveis ​​(HC), utilizando t-teste de um estudante. Foram encontradas diferenças significativas para 25 proteínas em, pelo menos, um dos três grupos em relação ao grupo HC (Tabela 2). Os diagramas de caixa para dez proteínas representativos são apresentados na Figura 1. Os dados para todos os 40 proteínas é fornecida na Tabela S1 S1 Arquivo

PD:. Pós Diagnóstico, RC: recidiva, RM: remissão, HC: Saudável Controls . (*) Diferença significativa em comparação com controles saudáveis.

Painéis de proteínas com precisão Distinguir câncer ativo de Controles

O utilitário de proteínas séricas como biomarcadores OC foi inicialmente avaliada utilizando AUC valores. Os 10 principais moléculas que podem distinguir do cancro (PD + RC) de HC são mostrados na Figura 2A. Os três moléculas com melhores resultados são PDGF-AB /BB (AUC = 0,856), CA125 (AUC = 0,847) e PDGF-AA (AUC = 0,828). CRP, IGFBP6 e sIL6R também têm excelente AUC (0,786, 0,728 e 0,728, respectivamente). É sabido que as combinações de moléculas pode melhorar significativamente o desempenho de biomarcadores. Temos procurado por modelos 3-proteína usando o top 8 proteínas selecionadas com base nos valores da AUC única proteína (resultando em um total de 56 modelos) (Tabela S3 no arquivo S1). A AUC das proteínas individuais estava na gama de ,688-,856 (Figura 2A). Os dez principais modelos de três marcadores são ilustrados na figura 2B. O melhor modelo (PDGF – AB /BB + CA125 + sFas) tem um valor de AUC de 0,933 e 12 modelos têm valores de AUC superior a 0,90, significativamente melhor do que os dois melhores proteínas individuais (AUC = 0,856 para PDGF-AB /BB e AUC = 0,847 para CA125). Não é surpreendente que todos os dez modelos de topo conter PDGF-AB /BB como uma das três proteínas.

proteínas individuais (A) e modelos de multi-marcador (B) foram utilizados para analisar a classificação. Para os modelos multi-marcador, análise discriminante foi realizada utilizando combinações de 3 proteínas. O desempenho diagnóstico de cada modelo foi avaliada utilizando licença um fora método de validação cruzada. O utilitário de proteínas séricas como biomarcadores de câncer de ovário foi avaliada usando a área sob a curva (AUC) das curvas ROC para diferentes modelos.

Perfil Serum em remissão é distinto de ambos Câncer e controles ativos proteínas

Onze foram significativamente diferentes entre RM e HC (Tabela 2), enquanto que 2 proteínas (CA125 e PCR) mostrou diferenças significativas entre RM e câncer ativo (Figura 1, Tabela S2 em S1 Arquivo). O nível médio de CA125 em amostras de Rm é significativamente reduzida e semelhante ao valor de HC, enquanto o grupo RC tem a maior média CA125 (Tabela 2 e Tabela S2 em S1 do ficheiro). Estes resultados validam adicionalmente CA125 como um bom marcador para a monitorização do cancro do ovário. Os níveis de PCR também foram significativamente reduzidos em amostras de RM em comparação com câncer ativo e voltou a níveis quase normais (Tabela S2 em S1 arquivo).

análise ROC também foi realizada para identificar moléculas individuais e modelos 3-proteína que melhor pode distinguir amostras RM de pacientes com câncer (PD + RC) ou HC. As duas moléculas com melhor desempenho que podem distinguir RM de cancro são CA125 (AUC = 0,752) e PCR (AUC = 0,708) (Figura 3A), enquanto que os melhores moléculas que podem separar RM e HC são PDGF-AB /BB, PDGF-AA , sIL6R e leptina (AUC = 0,815, 0,731, 0,739 e 0,73, respectivamente, Figura 3C). Para os modelos 3-proteína foram utilizados os top 8 proteínas e testado um total de 56 modelos. modelos combinados proteína não poderia melhorar a AUC para distinguir amostras de RM de doentes de cancro (Figura 3B). No entanto, para distinguir amostras de RM de HC, 2 modelos poderiam alcançar uma AUC de mais de 0,86 (Figura 3D) e 16 modelos poderiam alcançar uma AUC de mais do que a molécula de melhor desempenho individual.

Os resultados foram mostrados para única proteínas modelos (a, C) e multi-marcador (B, D).

Serum perfil proteico no PD Stage limitou Valor prognóstico

o impacto dos níveis de proteína individuais em sobrevivência foi avaliada utilizando análise de Kaplan-Meier de 75 pacientes com dados de sobrevivência. Os pacientes foram atribuídos aos grupos de baixas ou altas de expressão com base na expressão da proteína para cada proteína. Como os melhores pontos de corte não eram conhecidos, nós sistematicamente avaliados oito pontos de corte que variam de 30º percentil para percentil 65 dos valores de expressão. Depois de os pacientes são atribuídos a um ou a outro grupo, teste log rank foi utilizado para determinar as diferenças de sobrevivência entre os dois grupos. Sobrevivência As análises foram realizadas separadamente para as amostras de PD, V e RM. Usando amostras de PD, apenas quatro proteínas mostraram associações marginalmente significante com a sobrevivência (Figura 4). Em seguida, avaliamos o valor prognóstico dos modelos multivariados que contêm 4 proteínas. Para este efeito, o K-meios foi usada para agrupar os doentes em dois grupos com base nos níveis de proteína e de Kaplan-Meier foram usadas para determinar as diferenças de sobrevivência entre os dois grupos. Infelizmente, os modelos multivariados não melhorou significativamente o valor prognóstico de proteínas séricas medidas nessa fase PD.

A análise de Kaplan-Meier foi utilizado para investigar a relação dos níveis de proteína individuais sobre a sobrevida global em três grupos fenotípicas diferentes ( PD, RC, e RM). A: Os sujeitos foram atribuídos aos grupos de baixas ou altas de expressão com base na expressão da proteína para cada proteína. Como os melhores pontos de corte não eram conhecidos, nós sistematicamente avaliados oito pontos de corte que variam de 30º percentil para percentil 65 dos valores de expressão. Cada asterisco (*) representa uma diferença significativa na sobrevida global de baixa expressão e grupos de expressão elevados. B: As curvas de sobrevida das amostras desde a fase de PD. Apenas quatro proteínas mostraram associações marginalmente significante com a sobrevivência.

Cinco proteínas séricas na RM Stage prever com precisão resultados terapêuticos

proteínas Múltiplos (sICAM1, RANTES, sgp130, sTNFR-II, sVCAM- 1, CA125, TPO, MMP-2, sIL-1RII, por sCD40L, e MMP-1), medida na fase de RM pode prever individualmente a sobrevivência global dos doentes OC serosos (Figura 4A). Entre estas proteínas, cinco (sICAM1, RANTES, sgp130, sTNFR-II, sVCAM1) poderia separar os pacientes RM em dois subgrupos com prognósticos distintos e sICAM-1 teve o melhor valor prognóstico (HR = 17,01, p = 2 × 10

-4, Figura 5). Também avaliamos o valor prognóstico de todos os 5 modelos usando 4 dos 5 proteínas eo modelo 5-proteína (Figura 5A). Todos os seis modelos multi-marcador tem excelente potencial de prognóstico (HR = 5,48-13,66). Curiosamente, o mapa de calor da expressão da proteína (Figura 5B) mostra claramente que os pacientes com a sobrevivência pobre têm níveis de expressão mais elevados para os cinco proteínas. Além disso, a análise da distribuição de outros parâmetros clínicos tais como grau do tumor e na fase dos subgrupos de pacientes com excelente contra sobrevivência pobre indicam que a diferença de sobrevivência não pode ser atribuída aos factores de risco conhecidos examinadas neste estudo.

a: as curvas de sobrevivência para as cinco principais moléculas que podem distinguir subconjunto paciente com sobrevida global pobre de pacientes com melhor sobrevida. O valor prognóstico da modelos multivariados (combinações de 4 ou 5) de proteínas foi determinada pelo agrupamento das pacientes em dois grupos com base nos níveis de painéis de proteína e as diferenças de sobrevivência de expressão foram então determinados entre estes dois grupos, utilizando análises de Kaplan-Meier. B: O mapa de calor da expressão da proteína nas amostras a partir da fase de RM. Os pacientes com a sobrevivência pobres têm níveis de expressão mais elevados para as cinco proteínas.

Discussão

A grande maioria dos estudos OC biomarcadores têm-se centrado na descoberta e validação de biomarcadores para o diagnóstico ou início detecção. CA125 é o melhor conhecido biomarcador OC e tem sido amplamente utilizado em clínicas, enquanto HE4 foi recentemente aprovado pela FDA como um biomarcador OC. Apesar de o valor clínico de CA125 e HE4, a sua utilidade no diagnóstico OC, especialmente diagnóstico precoce, é bastante limitado devido à especificidade e sensibilidade inadequada. Uma série de novos biomarcadores OC foram descobertos nos últimos anos. Considerando que o desempenho destes novos biomarcadores normalmente não atinge o nível de CA125 ou HE4, a combinação de biomarcadores múltiplos pode melhorar o desempenho de CA125 [18] – [30]. Apesar destes avanços, os biomarcadores disponíveis atualmente podem não ter PPV suficiente adequado para triagem populacional. Portanto, o esforço contínuo na busca de biomarcadores adicionais é fundamental para melhorar a assistência ao paciente. Neste estudo, comparou-se os níveis séricos de 40 proteínas séricas e identificou 25 proteínas que foram alteradas em comparação com HC OC (Tabela 2). proteínas CRP e SAA são altamente aumentada, sugerindo inflamação ativa nos pacientes com doença ativa (PD e RC), mas em menor grau, na fase de remissão. A inflamação em oc também é indicado pelo aumento dos níveis de receptores solúveis, tais como sTNFR-II, o SFAS e por sCD40L. Muitas dessas moléculas (CRP, SAA, sTNFR-II, IGFBP-2, Leptina, CD40L e do SFAS) foram anteriormente relatados no OC [22], [31] – [40]. As proteínas mais regulada para baixo são PDGF-AB /BB e PDGF-AA, duas moléculas relacionadas, que desempenham um papel crítico na proliferação celular e na angiogénese. estudos genómicos sugerido que a activação da via de PDGF desempenha um papel crítico na OC [41]. Enquanto a função pró-angiogénico e pró-crescimento de PDGF iria prever os níveis mais elevados de PDGF de soro de [42], estas duas proteínas são surpreendentemente mais baixa em pacientes em comparação com HC OC. Consistente com os nossos resultados, PDGF-AA, também foi relatado como sendo significativamente mais baixos no soro de doentes com cancro pancreático [43]. No entanto, a implicação destas observações permanece por elucidar.

O valor destas proteínas séricas como biomarcadores ° C foi avaliada utilizando a AUC a partir das curvas ROC (Figura 2). PDGF-AB /BB, CA125, PDGF-AA e PCR tinham as maiores valores AUC (Figura 2). A AUC para CA125 foi 0,847, o que é comparável com muitas observações anteriores. A análise multivariada foi também realizado para avaliar a utilidade de usar combinações de proteínas como biomarcadores. Em diversos estudos, os investigadores a tentar descobrir modelos com a melhor sensibilidade e especificidade usando um grande número de marcadores. Enquanto modelos que utilizam um grande número de proteínas podem ter um melhor desempenho no conjunto de dados descoberta, eles são geralmente mais difíceis de validar devido ao potencial superajuste. Portanto, avaliou-se os modelos utilizando um pequeno número de proteínas. A AUC para 10 modelos com 3 proteínas melhoradas para 0,907-0,933 (Figura 2). Estas combinações de proteínas são potencialmente úteis para o diagnóstico OC e devem ser avaliados para a detecção precoce OC em estudos futuros.

Avaliando resultado terapêutico e prognóstico são de importância fundamental para os pacientes e à gestão de doenças. Numerosos estudos têm avaliado e confirmado o valor de CA125, que conduz ao teste obrigatória de CA125 em pacientes OC. Embora a normalização da CA125 é uma indicação importante para a remissão, CA125 tem sérias limitações. Em primeiro lugar, uma boa proporção de pacientes OC têm níveis de CA125 normais normais ou quase antes da quimioterapia. Em segundo lugar, ele permanece controverso se CA125, testado tanto no pré-operatório e pós-operatório, tem valor prognóstico significativo. Vários estudos concluíram que CA125 não tem valor prognóstico [44], [45], enquanto outros estudos chegou à conclusão oposta [46] – [48]. Um exame cuidadoso desses estudos sugere que a controvérsia pode ser explicada por pequenos tamanhos de amostra de alguns estudos e ao baixo valor prognóstico da CA125. Um estudo recente com uma grande tamanho da amostra demonstrou valor prognóstico significativo, mas relativamente baixo para CA125 (HR = 1,5) [49]. Um número de estudos também avaliado o valor prognóstico de outros biomarcadores ou painéis de biomarcadores [50], [51]. Geralmente, estes biomarcadores têm baixa HR quando testado antes da quimioterapia. Neste estudo, também avaliamos o valor prognóstico das proteínas do soro que são significativamente alterados em amostras OC serosa pós-diagnóstico. Consistente com os resultados anteriores, não fomos capazes de identificar proteínas individuais ou combinações de proteínas com valor apreciável para prognóstico quando são testados após o diagnóstico (Figura 4).

Em contraste, um número de proteínas, quando testados após a terapia e em remissão, têm individualmente um excelente valor prognóstico para a sobrevida global dos pacientes OC serosa. As cinco principais proteínas (sICAM1, RANTES, sgp130, sTNFR-II e sVCAM1) têm excelente RH (17,01, 14,09, 12,34, 9,42, e 8,18, respectivamente). Todos os cinco combinações possíveis de 4 dos 5 proteínas teve excelente valor prognóstico (HR = 13,66, 9,28, 8,22, 5,48, 5,48). Quando todos os cinco proteínas são usadas, o valor prognóstico foi significativa com HR = 11,87 (p = 0,003). Os níveis destas proteínas são significativamente mais elevados no subconjunto paciente com a sobrevivência global pobres do que nos pacientes com melhor sobrevivência. De facto, as amostras de pacientes com RM sobrevivência pobres tinham perfis de expressão indistinguíveis de PD ou RC amostras, sugerindo que a terapia não foi completamente bem sucedido para estes pacientes. Para o nosso conhecimento, estes cinco proteínas de soro são o primeiro painel relataram que pode avaliar com precisão os resultados terapêuticos para a terapia em pacientes OC serosas; no entanto, o tamanho da amostra modesta é a limitação do nosso estudo. Os cinco proteínas incluem duas moléculas de adesão solúveis e (sICAM1 sVCAM1) e dois receptores de citoquinas solúveis (sTNFR-II e sgp130) críticas para a função imune. Estes resultados sugerem que a inflamação em resposta a células de tumor residuais é evidente a sobrevivência em pacientes com fraca, embora a carga de tumor pode ser muito baixo, tal como indicado por um antigénio de tumor normal, como CA125. Se nossos resultados são validados em estudos longitudinais usando uma amostra maior, estes biomarcadores podem ser usados ​​em conjunto com CA125 e /ou HE4, para avaliar com mais precisão o resultado terapêutico para pacientes de OC.

Informações de Apoio

Arquivo S1.

Tabelas S1-S3. Tabela S1: Alterações nos níveis de proteínas séricas em pacientes, em comparação com controles saudáveis. (PD: Postar Diagnóstico, HC: Saudável Controls, RC: Recorrência, RM: Remissão). Tabela S2: Alterações nos níveis de proteína de soro em pacientes com câncer de ativos, em comparação com remissão casos. Tabela S3: os valores da AUC de 56 modelos (03 moléculas em cada modelo). A análise multivariada foi realizada para a classificação dos controles saudáveis ​​e pacientes (HC vs PD + RC)

doi:. 10.1371 /journal.pone.0078393.s001

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