Plasma concentrations of VCAM‐1 and PAI‐1: A predictive biomarker for post‐operative recurrence in colorectal cancer
Notice bibliographique
Résumé
This prospective study used antibody suspension bead arrays to identify biomarkers capable of predicting post-operative recurrence with distal metastasis in patients with colorectal cancer. One hundred colorectal cancer patients who underwent surgery were enrolled in this study. The median follow-up period was 3.9 years. The pre-operative plasma concentrations of 24 angiogenesis-related molecules were analyzed with regard to the TNM stage and the development of post-operative recurrence. The concentrations of half of the examined molecules (13/24) increased significantly according to the TNM stage (P < 0.05). Meanwhile, a multivariate logistic regression analysis revealed that the concentrations of vascular cell adhesion molecule 1 (VCAM-1) and plasminogen activator inhibitor-1 (PAI-1) were significantly higher in the post-operative recurrence group. The VCAM-1 and PAI-1 model discriminated post-operative recurrence with an area under the curve of 0.82, a sensitivity of 0.75, and a specificity of 0.73. A leave-one-out cross-validation was applied to the model to assess the prediction performance, and the result indicated that the cross-validated error rate was 12.5% (12/96). In conclusion, our results demonstrate that antibody suspension bead arrays are a powerful tool to screen biomarkers in the clinical setting, and the plasma levels of VCAM-1 and PAI-1 together may be a promising biomarker for predicting post-operative recurrence in patients with colorectal cancer.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».