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Machine learning-based analysis identifies and validates serum exosomal proteomic signatures for the diagnosis of colorectal cancer

结直肠癌 细胞外小泡 蛋白质组学 随机森林 队列 医学 计算机科学 肿瘤科 生物信息学 内科学 癌症 人工智能 生物 基因 生物化学 细胞生物学
作者
Haofan Yin,Jinye Xie,Shan Xing,Xiaofang Lu,Yu Yu,Yong Ren,Jian Tao,Guirong He,Lijun Zhang,Xiaopeng Yuan,Yang Zheng,Zhijian Huang
出处
期刊:Cell reports medicine [Elsevier BV]
卷期号:5 (8): 101689-101689 被引量:11
标识
DOI:10.1016/j.xcrm.2024.101689
摘要

The potential of serum extracellular vesicles (EVs) as non-invasive biomarkers for diagnosing colorectal cancer (CRC) remains elusive. We employed an in-depth 4D-DIA proteomics and machine learning (ML) pipeline to identify key proteins, PF4 and AACT, for CRC diagnosis in serum EV samples from a discovery cohort of 37 cases. PF4 and AACT outperform traditional biomarkers, CEA and CA19-9, detected by ELISA in 912 individuals. Furthermore, we developed an EV-related random forest (RF) model with the highest diagnostic efficiency, achieving AUC values of 0.960 and 0.963 in the train and test sets, respectively. Notably, this model demonstrated reliable diagnostic performance for early-stage CRC and distinguishing CRC from benign colorectal diseases. Additionally, multi-omics approaches were employed to predict the functions and potential sources of serum EV-derived proteins. Collectively, our study identified the crucial proteomic signatures in serum EVs and established a promising EV-related RF model for CRC diagnosis in the clinic.
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