Diagnosis of hepatocellular carcinoma in cirrhotic patients: a proof-of-concept study using serum micro-Raman spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
Hepatocellular carcinoma (HCC) is the third most common cause of cancer death worldwide. The development of novel diagnostic methods is needed to detect tumours at an early stage when patients are eligible for curative treatments. The purpose of this proof-of-concept study was to determine if micro-Raman spectroscopy applied to the sera of cirrhotic patients may be an alternative method for rapidly discriminating patients with and without HCC. Serum samples were collected from 2 groups of patients: cirrhotic patients with HCC (n = 37) and without HCC (n = 34). Two different approaches were used, dried serum drops and freeze-dried serum, and micro-Raman spectra were acquired in the point-mode with a 785 nm laser excitation in the spectral range of 600-1800 cm(-1). Spectra were quality-tested and pre-processed (smoothing, baseline subtraction, vector normalization). Using principal component analysis, the 2 classes, corresponding to cirrhotic patients with and without HCC, could not be differentiated. In contrast, the support vector machine method using the leave-one-out cross validation procedure was able to correctly classify the two groups of patients with an overall rate of accuracy of 84.5% to 90.2% for dried serum drops and 86% to 91.5% for freeze-dried serum. These results are promising and support the concept that serum micro-Raman spectroscopy may become a useful diagnostic tool to detect biomarkers in the field of cancer, as described here for distinguishing between cirrhotic patients with and without HCC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».