Serum Diagnosis of Pancreatic Adenocarcinoma Using Surface-Enhanced Laser Desorption and Ionization Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».