Multitarget Stool mRNA Test for Detecting Colorectal Cancer Lesions Including Advanced Adenomas
Notice bibliographique
Résumé
Current approved non-invasive screening methods for colorectal cancer (CRC) include FIT and DNA-FIT testing, but their efficacy for detecting precancerous lesions that are susceptible to progressing to CRC such as advanced adenomas (AA) remains limited, thus requiring further options to improve the detection of CRC lesions at earlier stages. One of these is host mRNA stool testing. The aims of the present study were to identify specific stool mRNA targets that can predict AA and to investigate their stability under a clinical-like setting. A panel of mRNA targets was tested on stool samples obtained from 102 patients including 78 CRC stage I-III and 24 AA as well as 32 healthy controls. Area under the receiver operating characteristic (ROC) curves were calculated to establish sensitivities and specificities for individual and combined targets. Stability experiments were performed on freshly obtained specimens. Six of the tested targets were found to be specifically increased in the stools of patients with CRC and three in the stools of both AA and CRC patients. After optimization for the choice of the 5 best markers for AA and CRC, ROC curve analysis revealed overall sensitivities of 75% and 89% for AA and CRC, respectively, for a ≥95% specificity, and up to 75% and 95% for AA and CRC, respectively, when combined with the FIT score. Targets were found to be stable in the stools up to 3 days at room temperature. In conclusion, these studies show that the detection of host mRNA in the stools is a valid approach for the screening of colorectal cancerous lesions at all stages and is applicable to a clinical-like setup.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».