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Enregistrement W2167244585 · doi:10.1158/1078-0432.ccr-1167-3

Serum Diagnosis of Pancreatic Adenocarcinoma Using Surface-Enhanced Laser Desorption and Ionization Mass Spectrometry

2004· article· en· W2167244585 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Proteomics Techniques and Applications
Établissements canadiensImmunovaccine (Canada)
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésPancreatic cancerCA19-9MedicinePancreatic diseaseInternal medicineAdenocarcinomaGastroenterologyPancreasCancerPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Each year in the United States, approximately 30,000 people die from pancreatic cancer. Fewer than 5% of patients survive >5 years after diagnosis, because most patients present with advanced disease. Early diagnosis may improve the prognosis of patients with pancreatic cancer. EXPERIMENTAL DESIGN: In an attempt to improve on current approaches to the serological diagnosis of pancreatic cancer, we analyzed serum samples from patients with and without pancreatic cancer using surface-enhanced laser desorption and ionization (SELDI) protein chip mass spectrometry. Using a case-control study design, serum samples from 60 patients with resectable pancreatic adenocarcinoma were compared with samples from 60 age- and sex-matched patients with nonmalignant pancreatic diseases, as well as 60 age- and sex-matched healthy controls. To increase the number of proteins potentially identifiable, serum was fractionated using anion exchange and profiled on two ProteinChip surfaces (metal affinity capture and weak cation exchange). RESULTS: We determined a minimum set of protein peaks able to discriminate between patient groups and used the unified maximum separability algorithm to compare the performance of the individual marker panels alone or in conjunction with CA19-9. Among the peaks identified by SELDI profiling that had the ability to distinguish between patient groups, the 2 most discriminating protein peaks could differentiate patients with pancreatic cancer from healthy controls with a sensitivity of 78% and specificity of 97%. These 2 markers performed significantly better than the current standard serum marker, CA19-9 (P < 0.05). The diagnostic accuracy of the 2 markers was improved by using them in combination with CA 19-9. Similarly, a combination of 3 SELDI markers and CA19-9 was superior to CA19-9 alone in distinguishing individuals with pancreatic cancer from the combined pancreatic disease controls and healthy subject groups (P = 0.078). SELDI markers were also better than CA19-9 in distinguishing patients with pancreatic cancer from those with pancreatitis. CONCLUSION: SELDI profiling of serum can be used to accurately differentiate patients with pancreatic cancer from those with other pancreatic diseases and from healthy controls.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,518
Score d'incertitude au seuil0,462

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,129
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,330 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle