Biomarker Developmental Laboratory

生物标志物发育实验室

基本信息

项目摘要

Project Summary/Abstract Cancer screening can detect cancer early and reduce mortality. However, high false positive rates and low sensitivities of lung (LC) and ovarian cancer (OC) screening result in unnecessary surgeries and missed cancers. Our overarching goal is to develop circulating biochemical biomarkers that reduce the false positive rate of the CT scan for LC and increase the positive predictive value of OC screening in combination with CA125 and trans-vaginal ultrasound (TVUS). We hypothesize that LC and OC patients have different antibody immune responses from subjects with benign diseases that can be explored for detecting cancer and excluding non-cancer. We will take a systems approach working with 3 types of antibodies: autoantibodies, anti-microbial antibodies and anti-aberrant glycoprotein antibodies. Our proposal builds on our extensive experience with cancer biomarker discovery and immunoproteomics technology. Our previous results on autoantibody biomarkers have been confirmed in blinded PRoBE phase 2 multicenter validation studies. Our results showed that autoantibody biomarkers are highly specific for cancer; although, multiple autoantibodies are needed for adequate predictive value. There is increased attention to the role microbes play in cancer vs. benign disease development, which can be observed by different overall infection rates and / or immune responses to different individual antigens from various microbes. Aberrant protein glycosylation is a hallmark of LC and OC, and we will exploit our unique capability to display glycosylated proteins in high throughput. The successful implementation of our study entails high throughput methods for assessing antibodies at the proteome level. With EDRN support, we have developed a set of innovative immunoproteomics technologies, namely high- density nucleic acid programmable protein array (HD-NAPPA), contra-capture protein array (CCPA) and multiple in solution protein array (MISPA), that, combined with the largest full-length human and microbial gene collection (DNASU plasmid repository), enable us to study antibodies against the full human proteome, microbial proteomes and the human O-glycoproteome for antibody biomarker signatures in cancer. Our previous success, Videssa® Breast, which is a CLIA-certified blood test for breast cancer used clinically with mammography, includes a panel of both autoantibody markers and serum protein markers. As with Videssa®, we will also use the Meso Scale Diagnostics (MSD) MultiArray platform to assess reported serum protein markers for their utility to complement our antibody markers for LC and OC. We will collaborate with experts on LC and OC screening at Vanderbilt University Medical Center, Boston University, MD Anderson Cancer Center, and German Cancer Research Center, who will also provide access to high quality well-characterized samples from our target populations. We will perform Phase I (PRoBE) discovery by screening protein arrays with cancer and control sera for cancer- or control-specific antibodies. Candidate biomarkers for both LC and OC will be Phase 2-validated using ELISA or MISPA assays.
项目摘要/摘要 癌症筛查可以尽早检测到癌症并降低死亡率。但是,高误报率和低 肺(LC)和卵巢癌(OC)筛查的敏感性导致不必要的手术,并错过了 癌症。我们的总体目标是开发循环的生化生物标志物,以减少误报 LC的CT扫描速率,并增加OC筛选的阳性预测值 CA125和反体超声(TVUS)。我们假设LC和OC患者具有不同的抗体 可以探索可用于检测癌症和排除良性疾病受试者的受试者的免疫反应 非癌症。我们将采用一种使用3种抗体的系统方法:自身抗体,抗微生物 抗体和抗异常的糖蛋白抗体。我们的建议基于我们的丰富经验 癌症生物标志物发现和免疫蛋白质组学技术。我们先前关于自身抗体的结果 在盲探头2期多中心验证研究中已经证实了生物标志物。我们的结果表明 自身抗体生物标志物对癌症非常特异。虽然,需要多种自身抗体 足够的预测价值。对微生物在癌症与良性疾病中的作用的关注越来越大 开发,可以通过不同的总体感染率和 /或对不同的免疫反应观察到的发展 来自各种微生物的个体抗原。异常蛋白糖基化是LC和OC的标志,我们 将利用我们独特的能力在高吞吐量中显示糖基化蛋白。成功 我们研究的实施需要高通量方法来评估蛋白质组水平的抗体。 通过EDRN的支持,我们开发了一系列创新的免疫蛋白质组学技术,即高度高 密度核酸可编程蛋白阵列(HD-NAPPA),逆捕剂蛋白阵列(CCPA)和 溶液蛋白阵列(MISPA)中的多个,结合最大的全长人和微生物基因 收集(DNASU质粒存储库),使我们能够研究针对全人类蛋白质组的抗体, 微生物蛋白质组和人o-糖蛋白酶用于癌症中的抗体生物标志物特征。我们的 先前的成功,Videssa®乳房,这是CLIA认证的乳腺癌血液检查 乳房X线摄影包括一组自身抗体标记和血清蛋白标记物。与videssa®一样 我们还将使用MESO量表诊断(MSD)Multiarair平台来评估报告的血清蛋白 标志物是其效用,以补充我们对LC和OC的抗体标记。我们将与专家合作 LC和OC筛查在马里兰州波士顿大学范德比尔特大学医学中心 中心和德国癌症研究中心,他们还将提供高质量特征的高质量访问权限 来自我们目标人群的样本。我们将通过筛选蛋白质阵列进行I期(探针)发现 与癌症或对照特异性抗体的癌症和对照血清。 LC和 OC将使用ELISA或MISPA分析进行2阶段验证。

项目成果

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