Feasibility of Identifying Pancreatic Cancer Based on Serum Metabolomics
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We postulated that the abundance of various metabolites in blood would facilitate the diagnosis of pancreatic and biliary lesions, which could potentially prevent unnecessary surgery. METHODS: Serum samples from patients with benign hepatobiliary disease (n = 43) and from patients with pancreatic cancer (n = 56) were examined by ¹H NMR spectroscopy to quantify 58 unique metabolites. Data were analyzed by "targeted profiling" followed by supervised pattern recognition and orthogonal partial least-squares discriminant analysis (O-PLS-DA) of the most significant metabolites, which enables comparison of the whole sample spectrum between groups. RESULTS: The metabolomic profile of patients with pancreatic cancer was significantly different from that of patients with benign disease (AUROC, area under the ROC curve, = 0.8372). Overt diabetes mellitus (DM) was identified as a possible confounding factor in the pancreatic cancer group. Thus, diabetics were excluded from further analysis. In this more homogeneous pancreatic cancer group, compared with benign cases, serum concentrations of glutamate and glucose were most elevated on multivariate analysis. In benign cases, creatine and glutamine were most abundant. To examine the usefulness of this test, a comparison was made to age- and gender-matched controls with benign lesions that mimic cancer, controlling also for presence of jaundice and diabetes (n = 14 per group). The metabolic profile in patients with pancreatic cancer remained distinguishable from patients with benign pancreatic lesions (AUROC = 0.8308). CONCLUSIONS: The serum metabolomic profile may be useful for distinguishing benign from malignant pancreatic lesions. IMPACT: Further studies will be required to study the effects of jaundice and diabetes. A more comprehensive metabolomic profile will be evaluated using mass spectrometry.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».