Extracellular vesicle-based biomarker assay for the detection of early-stage ovarian cancer.
Notice bibliographique
Résumé
5542 Background: Detection of cancer with improved discrimination compared to current blood tests could be achieved using an approach that assesses extracellular vesicles (EVs). This approach should have high sensitivity (se) because of EVs abundance in blood and high specificity (sp) by assaying EVs with multiple cancer-related protein and glycosylation epitopes (PGEs) co-localized on their surfaces. We are developing a platform technology that detects multiple cancer-related PGEs co-localized on the same EV using immunoaffinity-capture and proximity-ligation qPCR. In this study, we compare the performance of this technology vs plasma CA125 for correctly categorizing early-stage high-grade serous ovarian cancer (HGSOC) vs healthy/benign ovarian tumors (OT). Methods: We evaluated our EV-based platform technology using 7 PGE combinations to discriminate HGSOC from benign adnexal masses. We first derived a prediction model on a retrospectively collected cohort of 42 HGSOC and 26 benign OT samples from 2 commercial vendors and 24 healthy controls (HC) using a machine-learning algorithm. We validated this model on an independent cohort [89 HGSOC: Stage I (17), II (35), III (37); 192 benign OT] from university-associated biobanks and 124 HC. We also assessed the assay’s performance in plasma from 87 women with off-target cancers and 42 women with inflammatory conditions from commercial vendors. For each sample, we also measured CA125 levels using a commercial ELISA. Results: The prediction model distinguishes HGSOC from benign and HC with an AUC of 0.965 (95% CI 0.93-0.99), with 89.9% (0.82-0.95) se at 98% sp. For stage I/II HGSOC, the model achieves an AUC of 0.942 (0.9-0.99), with 84.6% (0.72-0.93) se at 98% sp. By comparison, CA125 achieves an AUC of 0.875 (0.81-0.94) and 44.2% (0.3-0.59) se at 98% sp. Direct comparison of CA125 and our model shows a significant difference at 98% sp for both all and stage I/II HGSOC (McNemar p-val < 0.001). When comparing HGSOC to HC, there is no significant difference between our model and CA125 (p-val = 1.0). There is a significant difference when comparing patients with all stage and stage I/II HGSOC to patients with benign OT (p-val < 0.001). Our assay had 1 false positive and CA125 had 3 false positives out of 42 inflammatory cases. Conclusions: These preliminary data suggest our platform technology for detecting PGEs co-localized on individual EVs may detect all stages of HGSOC from plasma with high se at a very high sp. Our assay may improve on CA125 by distinguishing stage I/II HGSOC from benign OT and could have clinical utility for both early detection and surgical referral recommendation for benign and malignant OT. While the diverse cohorts in this study may present challenges in interpretation, the reproducibility in an independent cohort is encouraging and supports further investigation using cases and controls from well-defined cohort studies.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».