Abstract PR12: Detection of EV-based signatures in prostate cancer using microflow cytometry and machine learning
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Microflow cytometry (µFCM) has recently emerged as a viable technology to enumerate and quantify individual EVs from complex biologic fluids. This method is a promising alternative to biopsy collection because it is highly sensitive and allows for longitudinal assessment of patients. EVs are highly abundant and analysis by µFCM allows for sophisticated multiparametric analysis of organ-specific, disease-specific, and outcome-specific proteins, genes, or metabolites. Detection of EVs with µFCM requires very little sample yet provides exceptional specificity and sensitivity for low abundance events. By combining µFCM analysis of EVs with advanced machine learning approaches, we have developed a platform technology called ClarityDX to generate EV fingerprints that significantly improve the diagnosis of diseases such as prostate cancer using a few drops of blood. Here I will discuss the development and clinical validation of new blood tests for prostate cancer that utilize the ClarityDX platform. Prostate cancer is the most commonly diagnosed cancer and the third leading cause of cancer deaths in men. Screening has enabled the early detection of many latent prostate cancers, and it is estimated that up to 50% of new prostate cancer diagnoses detect a tumor that was unlikely to surface clinically in the absence of PSA screening. In the majority of cases, the treatment of indolent cancer causes a patient more harm than good. Consequently, there is an urgent need for a noninvasive test to detect clinically significant prostate cancer, or perhaps even more importantly, to detect metastatic disease. ClarityDX Prostate is a µFCM-based test to predict clinically significant prostate cancer prior to a prostate biopsy. A prospective clinical validation of ClarityDX Prostate was performed in a cohort of 377 Albertan men. The overall average AUC for ClarityDX Prostate in this population was 0.83, which was significantly higher than PSA alone. While PSA alone provided only 17% specificity for aggressive prostate cancer at a 95% sensitivity, ClarityDX Prostate was 56% specific for aggressive prostate cancer. We are now conducting a pivotal clinical validation study, in which up to 2,800 men will be enrolled to assess the performance of ClarityDX Prostate in a “real-world” clinical environment. Overall, we have established a robust µFCM EV platform for the development of novel and clinically viable diagnostic tests. Incorporating ClarityDX Prostate into routine prostate cancer screening could reduce the number of unnecessary biopsies by up to 40%. This abstract is also being presented as Poster B57. Citation Format: John D. Lewis, Robert J. Paproski, Desmond B. Pink, Catalina Vasquez, Eric Hyndman, Adrian Fairey, APCaRI. Detection of EV-based signatures in prostate cancer using microflow cytometry and machine learning [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Advances in Liquid Biopsies; Jan 13-16, 2020; Miami, FL. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2020;26(11_Suppl):Abstract nr PR12.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».