Abstract A17: Using high-throughput imaging cytometry to unmask the true nature of oral lesions in a high-risk community
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Vancouver's Downtown Eastside is a high-risk community for oral cancer. Previous study has shown its prevalence of tobacco and alcohol consumption and high incidence of oral cancer (one cancer identified in 150 residents screened). Additionally, oral infection and inflammation are commonly seen in this community. In British Columbia, we are evaluating several technologies and their interactions for the screening and early detection. Direct fluorescence visualization (FV) has shown its high sensitivity for the detection of oral cancer or precancer, but can also highlight other oral conditions which are commonly seen within community setting. We start to look at the utility of imaging cytometry as an adjunct tool in oral cancer screening. There is an urgent need to develop an effective strategy for oral cancer screening in such a high risk community. Objectives: 1) To using imaging cytometry to measure the altered nuclear phenotype (cNPS) and 2) To see if cNPS can increase the accuracy of using FV only for oral screening. Methods: From 2004/11–2009/2, we have collected 355 exfoliative cell samples using a small curved interdental tooth brush from this high-risk community. Samples were spun down onto slides, the DNA quantitatively labeled and automatically scanned by the cyto-savant®. For each object (nucleus/debris) imaged ∼110 features were calculated and used by a cell recognition decision tree to differentiate cells from debris. Results: Among 355 brushings, 4 from cancerous sites, 90 from non cancerous common oral lesions (60, trauma; 28, inflammation; 12, infection), and from tongue with no lesion under clinical white light and FV examinations. Using previously trained algorithm with 84% sensitivity and 97% specificity to examine these samples, there was no difference between gender, age groups, smoking habit, and immune status (presence of HIV infection). This algorithm can correctly identified 3 out of 4 high-grade lesions and 89% normal cases. For those non-cancerous common oral lesions, using FV followed with the examination of cNPS at the FV loss area can drastically increase the accuracy from 10% to 83% (trauma, 13% to 90%; inflammation, 6% to 78%; infection 0% to 75% respectively). Conclusion: The pilot results indicate support the potential usage of the combination of direct FV and imaging cytometry in oral cancer screening in a high-risk community. Citation Information: Cancer Prev Res 2010;3(1 Suppl):A17.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 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 ».