Urine Metabolomic Biomarker Panel for Colorectal Cancer: Presidential Poster Award
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Metabolomics is the study of low molecular weight compounds generated by metabolism. There are 3,000 metabolites in human urine which provide can be characterized to provide information about a patient’s current state of health. Colorectal cancer (CRC) is the third leading cause of cancer deaths worldwide in 2015 (World Health Organization, WHO). Population-based screening programs are credited with earlier CRC diagnoses and treatment initiation which reduce mortality rates and improve patient health outcomes. However, recommended screening methods are unsatisfactory for global purposes as they are invasive, resource intensive, suffer from low uptake, or have poor diagnostic performance. Our goal was to identify a urine metabolomics-based biomarker panel for the detection of CRC suitable for global population-based screening. Methods: Prospective urine samples were collected from study participants. Based upon colonoscopy and histopathology results, 400 participants (CRC, 200; Normal, 200) from each country, Canada and Nigeria, were included in the analyses. Targeted liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS) was performed to quantify 140 highly valuable metabolites in each urine sample. Potential biomarkers for CRC were identified by comparing the metabolomic profile from CRC vs. Normal group. A urine metabolomic predictor for CRC was generated for each country using 67% samples (un-blinded training set) with advanced machine learning methods. These were validated using the remaining 33% samples (blinded testing set). Results: A panel of 20 metabolites was identified as possible biomarkers for CRC from the Canadian dataset; a predictor (AUC 0.902) was then built. A panel of 30 metabolites was identified as possible biomarkers for CRC from the Nigerian dataset; a predictor (AUC 0.895) was built. Diacetylspermine and kynurenine were common to both metabolite panels and had very high VIP scores (> 2.0). A single predictor for CRC, using only these two metabolites, was identified with excellent accuracy profiles, respectively: Canada, AUC 0.880; and Nigeria, AUC 0.858. Conclusion: We present a potentially “universal” metabolomic biomarker panel independent of age, diet, and ethnicity that has potential clinical application for population-based CRC screening using easy-to-collect, urine samples. A larger-scale, multi-country trial is planned for further validation.
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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 | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,006 |
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 ».