Two adhesion molecules: New serological diagnostic breast cancer biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
AACR Annual Meeting-- Apr 12-16, 2008; San Diego, CA 4437 The discovery of new serological breast cancer biomarkers that are suitable for early disease diagnosis may ultimately lead to improved patient management and outcomes. Unfortunately, other than definitive diagnosis by biopsy and histopathology, no diagnostic or screening test is presently suitable for early detection of breast cancer. Newer methods with improved sensitivity and specificity are clearly needed to identify women with early stage breast cancer. We have previously performed a proteomic analysis of the conditioned media of breast cancer cell lines to yield a number of promising candidate markers. In this study, we measured, by immunoassays, human activated leukocyte cell adhesion molecule (ALCAM) and B-cell adhesion molecule (BCAM) concentrations in serum of apparently healthy women and women with breast cancer. The diagnostic sensitivity and specificity of these tests were calculated and compared to those of the classical breast tumor marker CA 15-3. For ALCAM, at 90% specificity, the sensitivity for breast cancer diagnosis (all stages) was 91% whereas for BCAM at 90% specificity, the sensitivity for breast cancer diagnosis (all stages) was 34%. More importantly, at 90% specificity for ALCAM, the sensitivity of the test for breast cancer diagnosis in cancer patients where CA 15-3 is normal (<30 units/mL) was 78%, illustrating that ALCAM can identify a considerable number of patients who will be missed by CA 15-3 testing. We conclude that serum ALCAM and/or BCAM concentrations appear to be new biomarkers for breast cancer and may have value for disease diagnosis. The combined analysis of these novel biomarkers plus CA 15-3 and the development of a multivariate statistical model may lead to a superior clinical tool in comparison to currently used individual markers such as CA 15-3.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,005 |
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 ».