Analysis of Serum Proteomic Patterns for Early Cancer Diagnosis: Drawing Attention to Potential Problems
Notice bibliographique
Résumé
In a recent update (1) of already impressive data (2), it was reported that the use of proteomic patterns in serum to diagnose ovarian and prostate cancers can achieve perfect diagnostic sensitivity and specificity. A diagnostic sensitivity and specificity of 100% is unprecedented for any tumor marker known to date and, if reproducible, this finding could have a major impact on the way we diagnose cancer in the future. Over the last 2 years, results reported by several groups (2–6) have suggested that such proteomic patterns, particularly those generated by surface-enhanced laser desorption/ionization time-of-flight (SELDI-TOF) mass spectrometry, may facilitate the early diagnosis of various cancers, including those of the ovary, prostate, breast, and bladder. SELDI-TOF proteomic profiling technology has been reviewed (7,8). The impressive results reported with this new technology were welcomed by scientists, the popular press, the public, and even by politicians (9). Although there has been little published criticism of this methodology (10–12), serious skepticism about its utility has been expressed publicly at various scientific meetings. Many investigators and clinicians have adopted a wait-and-see approach pending the outcomes of prospective clinical studies using this technology which are starting now but will require years to complete.
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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 | 0,025 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 ».