Validation of Lung EpiCheck, a novel methylation-based blood assay, for the detection of lung cancer in European and Chinese high-risk individuals
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Lung cancer screening reduces mortality. We aim to validate the performance of Lung EpiCheck, a six-marker panel methylation-based plasma test, in the detection of lung cancer in European and Chinese samples. METHODS: A case-control European training set (n=102 lung cancer cases, n=265 controls) was used to define the panel and algorithm. Two cut-offs were selected, low cut-off (LCO) for high sensitivity and high cut-off (HCO) for high specificity. The performance was validated in case-control European and Chinese validation sets (cases/controls 179/137 and 30/15, respectively). RESULTS: The European and Chinese validation sets achieved AUCs of 0.882 and 0.899, respectively. The sensitivities/specificities with LCO were 87.2%/64.2% and 76.7%/93.3%, and with HCO they were 74.3%/90.5% and 56.7%/100.0%, respectively. Stage I nonsmall cell lung cancer (NSCLC) sensitivity in European and Chinese samples with LCO was 78.4% and 70.0% and with HCO was 62.2% and 30.0%, respectively. Small cell lung cancer (SCLC) was represented only in the European set and sensitivities with LCO and HCO were 100.0% and 93.3%, respectively. In multivariable analyses of the European validation set, the assay's ability to predict lung cancer was independent of established risk factors (age, smoking, COPD), and overall AUC was 0.942. CONCLUSIONS: Lung EpiCheck demonstrated strong performance in lung cancer prediction in case-control European and Chinese samples, detecting high proportions of early-stage NSCLC and SCLC and significantly improving predictive accuracy when added to established risk factors. Prospective studies are required to confirm these findings. Utilising such a simple and inexpensive blood test has the potential to improve compliance and broaden access to screening for at-risk populations.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».