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Enregistrement W4220929390 · doi:10.1158/1538-7445.sabcs21-p2-01-02

Abstract P2-01-02: A whole blood assay to identify breast cancer: Interim analysis of the international identify breast cancer (IDBC) study evidence supporting the Syantra DX breast cancer test

2022· article· en· W4220929390 sur OpenAlexaffabout
Nigel Bundred, Kenneth F. Fuh, Nasimeh Asgarian, Shannon Brown, Danielle Simonot, Xiuling Wang, Robert K. Shepherd, May Lynn Quan, Bobbi Jo Docktor, Anthony Maxwell, Cliona Kirwan, Alan B. Hollingsworth, Donald G. Morris, Kristina D. Rinker

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGene expression and cancer classification
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of CalgaryAlberta Cancer Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerMedicineCancerMammographyInternal medicineOncologyBlood testAsymptomaticInterim analysisInterimClinical trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Breast cancer is often detected at later stages, indicating a significant need for additional screening methods. Mammography has limitations in breast cancer detection, for example young age, mammographic high density (categories C and D), small tumors and breast cancer classifications such as invasive lobular carcinomas. Syantra DX Breast Cancer is a new whole blood test that detects the presence of breast cancer by evaluating the expression of 12 novel genes through a custom qPCR process with proprietary software that includes machine learning-derived algorithms. Methodology: Whole blood samples (2.5 ml) were collected and analyzed with Syantra DX Breast Cancer as part of the ongoing IDBC prospective international clinical study (NCT04495244). The study is designed to demonstrate test performance in 2,100 participants. Women aged 30 to 75 years with a normal screening mammogram or physical exam (for the controls), or a BI-RADs 3 – 5 score on a screening mammogram were enrolled. A total of 1,107 participants (240 asymptomatic breast cancer, 867 non-cancer) were recruited and evaluated. All blood samples were collected pre-biopsy. For this interim analysis, 383 samples (132 cancer, 251 non-cancer) were used for machine learning-based model development and initial testing using a cross-validation approach. A set of 724 samples, with 695 evaluable samples (blind test set: 96 cancer, 599 non-cancer) were used for independent testing. All samples in the test set were randomized and blinded by the Alberta Cancer Research Biobank. Clinical performance metrics are reported for the blind test set with 99.5% confidence intervals (CI) computed through an exact binomial test. Results: In the blind test set, 59% of breast cancer subjects were Stage 1 and 25% stage 2. For molecular subtype, 75% were hormone receptor positive, 10% were HER2 positive, and 5% were triple negative. For subjects with invasive breast cancer, the average tumor size was 29 mm (CI: 19 – 38 mm). For the entire test set, Syantra DX Breast Cancer demonstrated an inferred accuracy of 92.2% (CI: 88.9% – 94.6%) with a specificity of 94.3% (CI: 91.0% – 96.4%) and sensitivity of 79.2% (CI: 65.5% – 88.4%) for cancer detection (Table 1). Higher performance was observed in the group of study women under 50 with an inferred specificity of 99.0% and a sensitivity of 91.7% (Table 1). Evaluation of performance in women with extremely dense breast tissue (category D; n=52) revealed an inferred specificity of 95.3% (CI: 77.4% – 99.2%) and sensitivity of 88.9% (CI: 42.6% – 98.9%). This analysis also showed that small tumors less than 10 mm (n=19) were detected by the test, with a sensitivity of 68.4%. Conclusions: Interim data from the IDBC study demonstrated the clinical utility of the Syantra DX Breast Cancer test for use in early screening. Syantra DX Breast Cancer is the first blood test to show strong performance for women under 50, as well for those with very high breast density, and therefore provides a promising screening option to supplement current imaging approaches. Table 1. Performance Metrics of the Syantra DX Breast Cancer TestAgeNumber of participants (n)AccuracySpecificitySensitivity< 50Normal: 19298.5% (CI: 93.8% – 99.7%)99.0% (CI: 94.2% – 99.8%)91.7% (CI: 51.1% – 99.1%)Cancer: 12≥ 50Normal: 40789.6% (CI: 85.1% – 92.9%)92.1% (CI: 87.5% – 95.1%)77.4% (CI: 62.5% – 87.5%)Cancer: 84Entire cohortNormal: 59992.2% (CI: 88.9% – 94.6%)94.3% (CI: 91.0% – 96.4%)79.2% (CI: 65.5% – 88.4%)Cancer: 96 Citation Format: Nigel Bundred, Kenneth Fuh, Nasimeh Asgarian, Shannon Brown, Danielle Simonot, Xiuling Wang, Robert Shepherd, May Lynn Quan, Bobbi Jo Docktor, Anthony Maxwell, Cliona Kirwan, Alan Hollingsworth (retired), Donald Morris, Kristina Rinker. A whole blood assay to identify breast cancer: Interim analysis of the international identify breast cancer (IDBC) study evidence supporting the Syantra DX breast cancer test [abstract]. In: Proceedings of the 2021 San Antonio Breast Cancer Symposium; 2021 Dec 7-10; San Antonio, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2022;82(4 Suppl):Abstract nr P2-01-02.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,376 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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