Pancreatic cancer serum biomarker PC-594: Diagnostic performance and comparison to CA19-9
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To investigate serum PC-594 fatty acid levels as a potential biomarker in North American pancreatic cancer (PaC) patients, and to compare its performance to CA19-9. METHODS: Using tandem mass spectrometry, we evaluated serum PC-594 levels from 84 North American patients with confirmed PaC and 99 cancer-free control subjects. We determined CA19-9 levels by ELISA. Significance between PaC patients and controls, and association with clinical variables was determined by analysis of variance and t-tests. Diagnostic performance was evaluated by receiver-operator characteristic (ROC) curve analysis, and PC-594 correlation with age and CA19-9 determined by regression analysis. RESULTS: Mean PC-594 levels were 3.7 times lower in PaC patients compared to controls (P < 0.0001). The mean level in PaC patient serum was 0.76 ± 0.07 μmol/L, and the mean level in control subjects was 2.79 ± 0.15 μmol/L. There was no correlation between PC-594 and age, disease stage or gender (P > 0.05). Using 1.25 μmol/L as a PC-594 threshold produced a relative risk (RR) of 9.4 (P < 0.0001, 95%CI: 5.0-17.7). The area under the receiver-operator characteristic curve (ROC-AUC) was 0.93 (95%CI: 0.91-0.95) for PC-594 and 0.85 (95%CI: 0.82-0.88) for CA19-9. Sensitivity at 90% specificity was 87% for PC-594 and 71% for CA19-9. Six PaC patients with CA19-9 above 35 U/mL showed normal PC-594 levels, while 24 PaC patients with normal CA19-9 showed low PC-594 levels. Eighty-five of the 99 control subjects (86%) showed normal levels of both markers. CONCLUSION: PC-594 biomarker levels are significantly reduced in North American PaC patients, and showed superior diagnostic performance compared to CA19-9.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».