Application of Bayesian Modeling of Autologous Antibody Responses against Ovarian Tumor-Associated Antigens to Cancer Detection
Notice bibliographique
Résumé
Biomarkers for early detection of epithelial ovarian cancer (EOC) are urgently needed. Patients can generate antibodies to tumor-associated antigens (TAAs). We tested multiplex detection of antibodies to candidate ovarian TAAs and statistical modeling for discrimination of sera of EOC patients and controls. Binding of serum antibody of women with EOC or healthy controls to candidate TAA-coated microspheres was assayed in parallel. A Bayesian model/variable selection approach using Markov Chain Monte Carlo computations was applied to these data, and serum CA125 values, to determine the best predictive model. The selected model was subjected to area under the receiver-operator curve (AUC) analysis. The best model generated an AUC of 0.86 [95% confidence interval (95% CI), 0.78-0.90] for discrimination between sera of EOC patients and healthy patients using antibody specific to p53, NY-CO-8, and HOXB7. Inclusion of CA125 in the model provided an AUC of 0.89 (95% CI, 0.84-0.92) compared with an AUC of 0.83 (95% CI, 0.81-0.85) using CA125 alone. However, using TAA responses alone, the model discriminated between independent sera of women with nonmalignant gynecologic conditions and those with advanced-stage or early-stage EOC with AUCs of 0.71 (95% CI, 0.67-0.76) and 0.70 (95% CI, 0.48-0.75), respectively. Serum antibody to p53 and HOXB7 is positively associated with EOC, whereas NY-CO-8-specific antibody shows negative association. Bayesian modeling of these TAA-specific serum antibody responses exhibits similar discrimination of patients with early-stage and advanced-stage EOC from women with nonmalignant gynecologic conditions and may be complementary to CA125.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».