Abstract 5104: Serum metabolomic profiles acquired by gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS) distinguish patients with pancreatic adenocarcinoma from those with benign pancreatic disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Pancreatic adenocarcinoma is often difficult to accurately distinguish from benign pancreatic lesions such as pancreatitis. Accurate preoperative identification of patients with benign disease may reduce the number of highly invasive and costly pancreatic resections conducted in this group. This study aims to identify differences in the metabolomic profile of serum between patients with pancreatic adenocarcinoma versus benign pancreatic disease. Methods: Fasting serum samples were collected, as part of an institutional biorepository program (IRB#E20846), from patients with pancreatic adenocarcinoma or benign pancreatic disease. Accompanying clinical data were collected prospectively. Gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS) spectra were acquired for aqueous metabolites and analyzed using multivariate methods (orthogonal partial least squares-discriminant analysis, OPLS-DA) using SIMCA-P+ (V12.0.1) software. Metabolite identification was conducted using the TargetSearch approach. Results: Of the 136 included patients, 101 had pancreatic adenocarcinoma and 35 had benign pancreatic disease (26 pancreatitis/pseudocyst, 7 serous cystic neoplasm, 2 other). Median patient age was 66 years, 51.4% were male, 22.8% were jaundiced, and 79.4% presented with a common bile duct stricture or pancreatic mass. The metabolomic profile of serum from patients with pancreatic adenocarcinoma was significantly different from that of patients with benign pancreatic disease based on OPLS-DA modelling (p=0.0004). Overall, the profile contained 168 targeted metabolites, of which 14 were significantly different between malignant and benign pancreatic disease on multivariate modeling. Conclusion: The serum metabolomic profiles of pancreatic adenocarcinoma and benign pancreatic disease differ significantly. Further analysis of these differences may yield a novel serum test to distinguish these lesions in clinical practice. Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the 102nd Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2011 Apr 2-6; Orlando, FL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2011;71(8 Suppl):Abstract nr 5104. doi:10.1158/1538-7445.AM2011-5104
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».