Validation of a Novel Biomarker Panel for the Detection of Ovarian Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ovarian cancer is the most lethal gynecological malignancy. Our integrated -omics approach to ovarian cancer biomarker discovery has identified kallikrein 6 (KLK6) and folate-receptor 1 (FOLR1) as promising candidates but these markers require further validation. METHODS: KLK6, FOLR1, CA125, and HE4 were investigated in three independent serum cohorts with a total of 20 healthy controls, 150 benign controls, and 216 ovarian cancer patients. The serum biomarker levels were determined by ELISA or automated immunoassay. RESULTS: All biomarkers demonstrated elevations in the sera of ovarian cancer patients compared with controls (P < 0.01). Overall, CA125 and HE4 displayed the strongest ability (AUC 0.80 and 0.82, respectively) to identify ovarian cancer patients and the addition of HE4 to CA125 improved the sensitivity from 36% to 67% at a set specificity of 95%. In addition, the combination of HE4 and FOLR1 was a strong predictor of ovarian cancer diagnosis, displaying comparable sensitivity (65%) to the best-performing CA125-based models (67%) at a set specificity of 95%. CONCLUSIONS: The markers identified through our integrated -omics approach performed similarly to the clinically approved markers CA125 and HE4. Furthermore, HE4 represents a powerful diagnostic marker for ovarian cancer and should be used more routinely in a clinical setting. IMPACT: The implications of our study are 2-fold: (i) we have demonstrated the strengths of HE4 alone and in combination with CA125, lending credence to increasing its usage in the clinic; and (ii) we have demonstrated the clinical utility of our integrated -omics approach to identifying novel serum markers with comparable performance to clinical markers. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev; 25(9); 1333-40. ©2016 AACR.
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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 | 0,009 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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 | 0,001 |
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 ».