Novel Blood Biomarkers of Human Urinary Bladder Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Recent data indicate that cDNA microarray gene expression profile of blood cells can reflect disease states and thus have diagnostic value. We tested the hypothesis that blood cell gene expression can differentiate between bladder cancer and other genitourinary cancers as well as between bladder cancer and healthy controls. EXPERIMENTAL DESIGN: We used Affymetrix U133 Plus 2.0 GeneChip (Affymetrix, Santa Clara, CA) to profile circulating blood total RNA from 35 patients diagnosed with one of three types of genitourinary cancer [bladder cancer (n = 16), testicular cancer (n = 10), and renal cell carcinoma (n = 9)] and compared their cDNA profiles with those of 10 healthy subjects. We then verified the expression levels of selected genes from the Affymetrix results in a larger number of bladder cancer patients (n = 40) and healthy controls (n = 27). RESULTS: Blood gene expression profiles distinguished bladder cancer patients from healthy controls and from testicular and renal cancer patients. Differential expression of a combined set of seven gene transcripts (insulin-like growth factor-binding protein 7, sorting nexin 16, chondroitin sulfate proteoglycan 6, and cathepsin D, chromodomain helicase DNA-binding protein 2, nell-like 2, and tumor necrosis factor receptor superfamily member 7) was able to discriminate bladder cancer from control samples with a sensitivity of 83% (95% confidence interval, 67-93%) and a specificity of 93% (95% confidence interval, 76-99%). CONCLUSION: We have shown that the gene expression profile of circulating blood cells can distinguish bladder cancer from other types of genitourinary cancer and healthy controls and can be used to identify novel blood markers for bladder 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».