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Enregistrement W4282917758 · doi:10.21147/j.issn.1000-9604.2022.02.04

Establishment of an optimized CTC detection model consisting of EpCAM, MUC1 and WT1 in epithelial ovarian cancer and its correlation with clinical characteristics

2022· article· en· W4282917758 sur OpenAlexaff
Tongxia Wang, Yan Gao, Xi Wang, Junrui Tian, Yuan Li, Bo Yu, Cuiyu Huang, Hui Li, Huamao Liang, David M. Irwin, Huanran Tan, Hongyan Guo

Notice bibliographique

RevueChinese Journal of Cancer Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Cells and Metastasis
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCirculating tumor cellMUC1Ovarian cancerMedicineEpithelial ovarian cancerOncologyInternal medicineCancer antigenStage (stratigraphy)AntigenCancerUrologyGastroenterologyCancer researchBiologyImmunologyMetastasis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<sec><b>Objective</b>Emerging studies have demonstrated the promising clinical value of circulating tumor cells (CTCs) for diagnosis, disease assessment, treatment monitoring and prognosis in epithelial ovarian cancer. However, the clinical application of CTC remains restricted due to diverse detection techniques with variable sensitivity and specificity and a lack of common standards.</sec><sec><b>Methods</b>We enrolled 160 patients with epithelial ovarian cancer as the experimental group, and 90 patients including 50 patients with benign ovarian tumor and 40 healthy females as the control group. We enriched CTCs with immunomagnetic beads targeting two epithelial cell surface antigens (EpCAM and MUC1), and used multiple reverse transcription-polymerase chain reaction (RT-PCR) detecting three markers (EpCAM, MUC1 and WT1) for quantification. And then we used a binary logistic regression analysis and focused on EpCAM, MUC1 and WT1 to establish an optimized CTC detection model.</sec><sec><b>Results</b>The sensitivity and specificity of the optimized model is 79.4% and 92.2%, respectively. The specificity of the CTC detection model is significantly higher than CA125 (92.2% <i>vs</i>. 82.2%, P=0.044), and the detection rate of CTCs was higher than the positive rate of CA125 (74.5% <i>vs.</i> 58.2%, P=0.069) in early-stage patients (stage I and II). The detection rate of CTCs was significantly higher in patients with ascitic volume ≥500 mL, suboptimal cytoreductive surgery and elevated serum CA125 level after 2 courses of chemotherapy (P&lt;0.05). The detection rate of CTC<sup>EpCAM</sup><sup>+</sup> and CTC<sup>MUC1+</sup> was significantly higher in chemo-resistant patients (26.3% <i>vs</i>. 11.9%; 26.4% <i>vs</i>. 13.4%, P&lt;0.05). The median progression-free survival time for CTC<sup>MUC1+</sup> patients trended to be longer than CTC<sup>MUC1−</sup> patients, and overall survival was shorter in CTC<sup>MUC1+</sup> patients (P=0.043).</sec><sec><b>Conclusions</b>Our study presents an optimized detection model for CTCs, which consists of the expression levels of three markers (EpCAM, MUC1 and WT1). In comparison with CA125, our model has high specificity and demonstrates better diagnostic values, especially for early-stage ovarian cancer. Detection of CTC<sup>EpCAM+</sup> and CTC<sup>MUC1+</sup> had predictive value for chemotherapy resistance, and the detection of CTC<sup>MUC1+</sup> suggested poor prognosis.</sec>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,336
Score d'incertitude au seuil0,339

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,432
Écart entre enseignants0,357 · 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 tête enseignante, 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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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