Liver Cancer-Specific Isoform of Serine Protease Inhibitor Kazal for the Detection of Hepatocellular Carcinoma: Results from a Pilot Study in Patients with Dysmetabolic Liver Disease
Notice bibliographique
Résumé
Reliable non-invasive biomarkers for the surveillance of patients at risk of hepatocellular carcinoma (HCC) development represent an unmet medical need. Recently, the liver-cancer-specific isoform of serine protease inhibitor Kazal (LC-SPIK) has been proposed as a valuable biomarker for the detection of HCC in patients with chronic liver disease of viral etiology. In the present study, we assessed the diagnostic accuracy of LC-SPIK, alone or in combination with standard serologic biomarkers (i.e., alpha-fetoprotein and protein induced by vitamin K absence or antagonist-II, PIVKA-II), for the detection of HCC among patients with dysmetabolic liver disease. A total of 120 patients with non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD), including 62 patients with a diagnosis of HCC and 58 with cirrhosis but without tumor, were retrospectively analyzed. The serum levels of LC-SPIK were measured by enzyme-linked immunosorbent assay (ImCare Biotech, Doylestown, PA). The serum LC-SPIK values were significantly different between patients with HCC (24.3, 17.6−39.8 ng/mL) and those with cirrhosis but without tumor (11.7, 8.7−18.2 ng/mL) (p < 0.001). By receiver operating characteristic curve analysis, we observed an area under the curve (AUC) of 0.841 for the detection of HCC; the combination with PIVKA-II further increased the accuracy to AUC = 0.926 (cross-validation). The promising results observed in the present pilot study foster additional research to investigate the usefulness of LC-SPIK for the stratification of the risk of HCC development in patients with NAFLD and advanced liver disease.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».