A multi‐analyte cell‐free DNA–based blood test for early detection of hepatocellular carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
The limited performance of guideline-recommended abdominal ultrasound and serum alpha-fetoprotein (AFP) highlights the urgent, unmet need for new biomarkers for more accurate detection of early hepatocellular carcinoma (HCC). To this end, we have conducted a prospective clinical validation study to evaluate the performance of the HelioLiver Test, a multi-analyte blood test combining cell-free DNA methylation patterns, clinical variables, and protein tumor markers. A blinded, multicenter validation study was performed with 247 subjects, including 122 subjects with HCC and 125 control subjects with chronic liver disease. The performance of the HelioLiver Test was compared with AFP and the GALAD score as established HCC surveillance blood tests. The performance of the HelioLiver Test (area under the receiver operating characteristic curve [AUROC] = 0.944) was superior to both AFP (AUROC = 0.851; p < 0.0001) and GALAD (AUROC = 0.899; p < 0.0001). Using a prespecified diagnostic algorithm, the HelioLiver Test showed sensitivities of 85% (95% confidence interval [CI], 78%-90%) for HCC of any stage and 76% (95% CI, 60%-87%) for early stage (American Joint Committee on Cancer [AJCC] I and II) HCC. In contrast, AFP (≥20 ng/mL) alone and the GALAD score (≥-0.63) showed lower sensitivities of 62% (95% CI, 54%-70%) and 75% (95% CI, 67%-82%) for HCC overall, and 57% (95% CI, 40%-71%) and 65% (95% CI, 49%-79%) for early stage (AJCC I and II) HCC, respectively. The specificities of the HelioLiver Test (91%; 95% CI, 85%-95%), AFP (97%; 95% CI, 92%-99%), and the GALAD score (94%; 95% CI, 88%-97%) were similar for control subjects. The HelioLiver Test showed superior performance for HCC detection compared to with both AFP and the GALAD score and warrants further evaluation in HCC surveillance settings.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».