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Serum proteomics analysis of candidate predictive biomarker panel for the diagnosis of trastuzumab-based therapy resistant breast cancer - 28/08/20

Doi : 10.1016/j.biopha.2020.110465 
Ting Yang a, , 1 , Ziyi Fu b, c, 1, Yin Zhang a, Min Wang a, Changfei Mao d, , Weihong Ge a,
a Department of Pharmacy, Nanjing Drum Tower Hospital, The Affiliated Hospital of Nanjing University Medical School, Nanjing, China 
b Nanjing Maternal and Child Health Medical Institute, Nanjing Maternity and Child Health Care Hospital, The Affiliated Obstetrics and Gynecology Hospital of Nanjing Medical University, Women's Hospital of Nanjing Medical University, Nanjing, China 
c Department of Oncology, First Affiliated Hospital, Nanjing Medical University, 210029 Nanjing, China 
d Department of General Surgery, Jiangsu Cancer Hospital & Jiangsu Institute of Cancer Research, The Affiliated Cancer Hospital of Nanjing Medical University, Nanjing, China 

Corresponding authors.

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Highlights

Aimed to identify serum biomarkers for predicting the efficacy of trastuzumab-based therapy to HER2-positive breast cancer.
TMT label-based quantitative proteomics discovered 18 differentially expressed proteins in the serum.
MRM approach-based targeted proteomics identified SRGN, LDHA and CST3 as candidate biomarkers.
Trastuzumab-based therapy resistance diagnostic score was established based on the level of SRGN, LDHA and CST3.

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Abstract

Human epidermal growth factor receptor 2 (HER2)-positive is a particularly aggressive type of the breast cancer. Trastuzumab-based therapy is a standard treatment for HER2-positive breast cancer, but some patients are resistant to the therapy. Serum proteins have been used to predict therapeutic benefit for various cancers, but whether serum proteins can serve as biomarkers for HER2-positive breast cancer remains unclear. Using an isobaric Tandem Mass Tag (TMT) label-based quantitative proteomic, we discovered 18 differentially expressed proteins in the serum of trastuzumab-based therapy resistant patients before therapy. Then, four proteins were selected and validated using an LC–MS/MS-based multiple reaction monitoring quantification method, and it was confirmed that three proteins (SRGN, LDHA and CST3) were correlated with trastuzumab-based therapy resistance. Finally, the trastuzumab-based therapy resistance diagnostic score was calculated and acquired by means of a logistic regression pattern based on the level of these three proteins. In summary, we develop a serum-based protein signature that potentially predicts the therapeutic effects of trastuzumab-based therapy for HER2-positive breast cancer patients.

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Keywords : HER2-positive breast cancer, Trastuzumab-based therapy resistance, Proteomics, Serum protein biomarkers, LC–MS/MS


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Vol 129

Article 110465- septembre 2020 Retour au numéro
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