Abstract 3826: Clinical validation of a serum protein panel (FLNA, FLNB and KRT19) for diagnosis and prognosis of prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Prostate cancer (PrCa) is a leading cause of cancer deaths in males in the US. Current tests of prostate-specific antigen (PSA) screening and the diagnostic prostate biopsy are often inconclusive. Many patients with a PSA positive blood test often undergo invasive repeat biopsy procedures. Additionally, there is a need for diagnostic tests that differentiate between low and high-risk cancers. This study reports on the development of a novel serum protein panel of three PrCa biomarkers, Filamin A, Filamin B and Keratin-19 (FLNA, FLNB and KRT19) using multivariate models for disease screening and prognosis. Methods: ELISA and IPMRM (LC-MS/MS) based assays were developed and analytically validated by quantitative measurements of the biomarkers in serum. Retrospectively collected and clinically annotated serum samples with PSA values and Gleason scores (GS) were analyzed from 503 subjects who underwent prostate biopsy, and showed no evidence of cancer with or without indication of prostatic hyperplasia, or had a definitive pathology diagnosis of prostatic adenocarcinoma. Probit linear regression models were used to combine the analytes into score functions to address the following clinical questions: does the biomarker test augment PSA for population screening? Can aggressive disease be differentiated from lower risk disease, and can the panel discriminate between benign prostate hyperplasia (BPH) and PrCa? Results: Table 1: Berg PrCa Panel AUC summary for the four clinical indications. Conclusion: As shown in Table 1, modelling of the data demonstrated that the new PrCa biomarkers and PSA in combination were better than PSA alone in identifying PrCa, improved the prediction of high and low risk disease, and improved prediction of BPH versus PrCa. Citation Format: Shobha Ravipaty, Wenfang Wu, Aditee Dalvi, Nikunj Tanna, Joe Andreazi, Tracey Friss, Allison Klotz, Chenchen Liao, Jeonifer Garren, Sally Schofield, Eleftherios P. Diamandis, Eric A. Klein, Albert Dobi, Shiv Srivastava, Poornima Tekumalla, Michael A. Kiebish, Vivek K. Vishnudas, Rangaprasad Sarangarajan, Niven R. Narain, Viatcheslav Akmaev. Clinical validation of a serum protein panel (FLNA, FLNB and KRT19) for diagnosis and prognosis of prostate cancer [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2017; 2017 Apr 1-5; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2017;77(13 Suppl):Abstract nr 3826. doi:10.1158/1538-7445.AM2017-3826
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».