A validated metabolomic signature for colorectal cancer: exploration of the clinical value of metabolomics
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Timely diagnosis and classification of colorectal cancer (CRC) are hindered by unsatisfactory clinical assays. Our aim was to construct a blood-based biomarker series using a single assay, suitable for CRC detection, prognostication and staging. METHODS: Serum metabolomic profiles of adenoma (N=31), various stages of CRC (N=320) and healthy matched controls (N=254) were analysed by gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS). A diagnostic model for CRC was derived by orthogonal partial least squares-discriminant analysis (OPLS-DA) on a training set, and then validated on an independent data set. Metabolomic models suitable for identifying adenoma, poor prognosis stage II CRC and discriminating various stages were generated. RESULTS: A diagnostic signature for CRC with remarkable multivariate performance (R(2)Y=0.46, Q(2)Y=0.39) was constructed, and then validated (sensitivity 85%; specificity 86%). Area under the receiver-operating characteristic curve was 0.91 (95% CI, 0.87-0.96). Adenomas were also detectable (R(2)Y=0.35, Q(2)Y=0.26, internal AUROC=0.81, 95% CI, 0.70-0.92). Also of particular interest, we identified models that stratified stage II by prognosis, and classified cases by stage. CONCLUSIONS: Using a single assay system, a suite of CRC biomarkers based on circulating metabolites enables early detection, prognostication and preliminary staging information. External population-based studies are required to evaluate the repeatability of our findings and to assess the clinical benefits of these biomarkers.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».