Cancer detection in clinical practice and using blood-based liquid biopsy: A retrospective audit of over 350 dogs
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Guidelines-driven screening protocols for early cancer detection in dogs are lacking, and cancer often is detected at advanced stages. HYPOTHESIS/OBJECTIVES: To examine how cancer typically is detected in dogs and whether the addition of a next-generation sequencing-based "liquid biopsy" test to a wellness visit has the potential to enhance cancer detection. ANIMALS: Client-owned dogs with definitive cancer diagnoses enrolled in a clinical validation study for a novel blood-based multicancer early detection test. METHODS: Retrospective medical record review was performed to establish the history and presenting complaint that ultimately led to a definitive cancer diagnosis. Blood samples were subjected to DNA extraction, library preparation, and next-generation sequencing. Sequencing data were analyzed using an internally developed bioinformatics pipeline to detect genomic alterations associated with the presence of cancer. RESULTS: In an unselected cohort of 359 cancer-diagnosed dogs, 4% of cases were detected during a wellness visit, 8% were detected incidentally, and 88% were detected after the owner reported clinical signs suggestive of cancer. Liquid biopsy detected disease in 54.7% (95% confidence interval [CI], 49.5%-59.8%) of patients, including 32% of dogs with early-stage cancer, 48% of preclinical dogs, and 84% of dogs with advanced-stage disease. CONCLUSIONS/CLINICAL IMPORTANCE: Most cases of cancer were diagnosed after the onset of clinical signs; only 4% of dogs had cancer detected using the current standard of care (i.e., wellness visit). Liquid biopsy has the potential to increase detection of cancer when added to a dog's wellness visit.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».