Breast cancer (BC) incidence and mortality rates have been increasing due to the lack of appropriate diagnostic tools for early detection. Proteomics-based studies may provide novel targets for the early diagnosis of BC and efficient treatments. The aim of this study was to discover potential diagnostic/prognostic biomarkers for BC. BC tissues, their corresponding healthy counterparts, and sera samples were collected and subtyped. Two-dimensional gel electrophoresis (2-DE) and difference gel electrophoresis (DIGE) coupled to matrix-assisted laser desorption/ionization mass spectrometry (MALDI-TOF/TOF) and enhanced-serological proteome analysis (E-SERPA) coupled to nano-liquid chromatography-mass spectrometry (nLC-MS/MS) were used as the experimental approaches. ELISA was used to assess the prognostic and diagnostic values of the proposed biomarkers. Biostatistical analyses performed with differentially regulated proteins, GPD1 and MAGL, presented high evidence for their diagnostic and/or prognostic values as biomarkers. Alpha-tubulin (TUBA1C), cyclophilin A (PPIA), histone H4 (H4C1), clusterin (CLU), periostin (POSTN), macrophage migration inhibitory factor (MIF), splicing factor serine/arginine-rich 3 (SFRS3), glyceraldehyde-3-phosphate dehydrogenase (GAPDH) and coiled-coil domain-containing protein 13 (CCDC13) were identified as tumour-associated antigens (TAAs) by E-SERPA assay. The work presented here analysed the changes occurring in the proteome of BC subtypes. The findings emphasized the relationship between triacylglycerol (TAG) metabolism and BC-subtypes and detailed the changes occurring in two key proteins, GPD1 and MAGL. Significant regulation in expression levels of SFRS3 and POSTN was verified in BC subtypes. This work allowed us to extend our knowledge of BC metabolism and propose biomarkers that have high potentials to become diagnostic and/or prognostic biomarkers.

Erken teşhis için uygun tanı araçlarının bulunmaması nedeniyle meme kanseri (MK) insidansı ve mortalite oranları artmaktadır. Proteomik tabanlı çalışmalar ile meme kanserinin erken tanısı ve etkili tedavi yöntemleri için yeni hedefler sunulabilir. Bu çalışmanın amacı, MK tanısına izin verebilecek diagnostik veya prognostik biyobelirteçler keşfetmektir. BC dokuları, bunlara karşılık gelen sağlıklı dokular ve serum örnekleri toplandı ve meme kanseri alt tiplerine ayrıldı. Deneysel yaklaşım olarak, iki boyutlu jel elektroforezi (2-DE) ve floresans jel elektroforezi (DIGE) ile birleştirilmiş matriks destekli lazer desorpsiyonu/iyonizasyonu kütle spektrometresi (MALDI-TOF/TOF) ve serolojik proteom analizi (E-SERPA) ile birleştirilmiş nano sıvı kromatografisi-kütle spektrometresi (n-LC-MS/MS) kullanıldı. Önerilen biyobelirteçlerin prognostik ve diagnostik özelliklerini değerlendirmek için ELISA kullanıldı. Ekspresyon seviyelerinde değişiklik görülen proteinler ile yapılan biyoistatistiksel analizler, GPD1 ve MAGL'ın biyobelirteçler olarak diagnostik ve/veya prognostik özelliklerini kanıtladı. Alfa-tubulin (TUBA1C), siklofilin A (PPIA), histon H4 (H4C1), klasterin (CLU), periostin (POSTN), makrofaj göç inhibitör faktörü (MIF), splicing faktörü serin/arginin açısından zengin 3 (SFRS3) ve coiled coil domain protein 13 (CCDC13), E-SERPA analizi ile tümöre özgü antijenik proteinler olarak tanımlandı. Burada sunulan çalışma, BC alt tiplerinin proteomunda meydana gelen değişiklikleri analiz etmiştir. Bulgular, triaçilgliserol metabolizması ve BC-alt tipleri arasındaki ilişkiye vurgu yaparak ve iki kilit protein olan GPD1 ve MAGL'da meydana gelen değişiklikleri detaylandırdı. SFRS3 ve POSTN proteinlerinin ekspresyon seviyelerindeki belirgin farklılık, MK alt tiplerinde doğrulandı. Bu çalışma, BC metabolizması hakkındaki bilgimizi genişletmemizi ve diagnostik ve/veya prognostik biyobelirteç olma potansiyeli yüksek biyobelirteçler önermemizi sağladı.