Circulating Proteome for Pulmonary Nodule Malignancy
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background While lung cancer low-dose computed tomography (LDCT) screening is being rolled out in many regions around the world, differentiation of indeterminate pulmonary nodules between malignant and benign remains to a challenge for screening programs. We conducted one of the first systematic investigations of circulating protein markers for their ability to assess the risk of malignancy for screen-detected pulmonary nodules. Methods Based on four LDCT screening studies in the United States, Canada and Europe, we assayed 1078 unique protein markers in pre-diagnostic samples based on a nested case-control design with a total of 1253 participants. Protein markers were measured using proximity extension assays and the data were analyzed using multivariate logistic regression, random forest, and penalized regressions. Results We identified 36 potentially informative markers differentiating malignant nodules from benign nodules. Pathway analysis revealed a tightly connected network based on the 36 protein-coding genes. We observed a differential mRNA expression profile of the corresponding 36 mRNAs between lung tumors and adjacent normal tissues using data from The Cancer Genomic Atlas. We prioritized a panel of 9 protein markers through 10-fold nested cross-validations. We observed that circulating protein markers can increase sensitivity to 0.80 for nodule malignancy compared to the Brock model (p-value<0.001). Two additional markers were identified that were specific for lung tumors diagnosed within one year. All 11 protein markers showed general consistency in improving prediction across the four LDCT studies. Conclusions Circulating protein markers can help to differentiate between malignant and benign pulmonary nodules. Validating these results in an independent CT-screening study will be required prior to clinical implementation.
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 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 | 0,000 | 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 ».