An Automated Micro-Total Immunoassay System for Measuring Cancer-Associated α2,3-linked Sialyl N-Glycan-Carrying Prostate-Specific Antigen May Improve the Accuracy of Prostate Cancer Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
The low specificity of the prostate-specific antigen (PSA) for early detection of prostate cancer (PCa) is a major issue worldwide. The aim of this study to examine whether the serum PCa-associated α2,3-linked sialyl N-glycan-carrying PSA (S2,3PSA) ratio measured by automated micro-total immunoassay systems (μTAS system) can be applied as a diagnostic marker of PCa. The μTAS system can utilize affinity-based separation involving noncovalent interaction between the immunocomplex of S2,3PSA and Maackia amurensis lectin to simultaneously determine concentrations of free PSA and S2,3PSA. To validate quantitative performance, both recombinant S2,3PSA and benign-associated α2,6-linked sialyl N-glycan-carrying PSA (S2,6PSA) purified from culture supernatant of PSA cDNA transiently-transfected Chinese hamster ovary (CHO)-K1 cells were used as standard protein. Between 2007 and 2016, fifty patients with biopsy-proven PCa were pair-matched for age and PSA levels, with the same number of benign prostatic hyperplasia (BPH) patients used to validate the diagnostic performance of serum S2,3PSA ratio. A recombinant S2,3PSA- and S2,6PSA-spiked sample was clearly discriminated by μTAS system. Limit of detection of S2,3PSA was 0.05 ng/mL and coefficient variation was less than 3.1%. The area under the curve (AUC) for detection of PCa for the S2,3PSA ratio (%S2,3PSA) with cutoff value 43.85% (AUC; 0.8340) was much superior to total PSA (AUC; 0.5062) using validation sample set. Although the present results are preliminary, the newly developed μTAS platform for measuring %S2,3PSA can achieve the required assay performance specifications for use in the practical and clinical setting and may improve the accuracy of PCa diagnosis. Additional validation studies are warranted.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».