A Multiparametric Serum Marker Panel as a Complementary Test to Mammography for the Diagnosis of Node-Negative Early-Stage Breast Cancer and DCIS in Young Women
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The sensitivity of mammography for the detection of small lesions, including node-negative early-stage (T1N0) primary breast cancer (PBC) and ductal carcinoma in situ (DCIS), is significantly decreased in young patients. From a clinical standpoint, an inconclusive mammogram reflects the inability of clinicians to confidently decide whether patients should be referred for biopsy or for follow-up with repeat imaging. METHODS: Specific ELISAs were developed for a panel of 13 well-recognized breast autoantigens (HSP60, FKBP52, PRDX2, PPIA, MUC1, GAL3, PAK2, P53, CCNB1, PHB2, RACK1, RUVBL1, and HER2). Circulating autoantibody levels were measured in a cohort of 396 serum samples from histologically confirmed DCIS (n = 87) or T1N0 PBC (n = 153) and healthy controls (n = 156). RESULTS: Individually, antibodies against CCNB1, FKBP52, GAL3, PAK2, PRDX2, PPIA, P53, and MUC1 demonstrated discriminatory power between breast cancer and healthy control groups. At 90% sensitivity, the overall combined specificity of the autoantibody serum screening test was 42%. Adjustment for higher sensitivities of 95% and 99% resulted in 30% and 21% specificities, respectively (33% and 18% in T1N0 PBC and 28% and 21% in DCIS). Finally, in patients with node-negative early-stage breast cancer younger than 50 years, the autoantibody assay exhibited 59% specificity with a fixed sensitivity at 90%. CONCLUSIONS: Our autoantibody panel allows accurate detection of early breast cancer and DCIS, notably in younger patients. IMPACT: Clinical assessment of this autoantibody panel displays a potential to facilitate clinical management of early-stage breast cancer detection in cases of inconclusive mammogram.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 0,000 |
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 ».