Large retrospective validation study of metabolomic biomarkers for resectable lung cancer detection and risk assessment.
Notice bibliographique
Résumé
3071 Background: Cancer can be regarded as a metabolic disease and many studies published aimed at identifying robust metabolites for lung cancer diagnosis using plasma samples. Regardless of the lung cancer staging, most of these studies were performed on relatively small sample sizes. The purpose of this study is to validate whether a panel of metabolomic biomarkers would improve risk assessment for lung cancer detection in 800 plasma samples from patients that underwent lung cancer resection, and to understand the potential role and intersection between lung cancer and other lung diseases. Methods: A blinded case-control study was performed using plasma samples from 586 patients with biopsy-confirmed lung cancer compared to 214 controls from the same institutional biorepository to evaluate the performance of a 5+ metabolites biomarker panel for lung cancer detection. The control group consists of 90 healthy individuals and 124 with other non-neoplastic lung diseases including asthma, COPD, bronchiectasis and COVID. The lung cancer subgroups include early-stage (Stage I &II) adenocarcinoma and squamous cells carcinoma, advanced stages (Stage III & IV) NSCLC and neuroendocrine tumors. In this study, plasma metabolic profiles were performed using different liquid chromatography methods coupled with a targeted and quantitative mass spectrometry approach. Metabolite concentrations, clinical data, and smoking history were used to develop logistic regression models to identify lung cancer at different stages using significant biomarkers. The area under the receiver operator characteristic curves (AUC), sensitivities and specificities at selected cut off points were calculated for each cancer stage. Results: Univariate and multivariate statistical analyses confirmed the performance of our 5+ metabolites panel (β-HBA, PC aa C38:0, PC ae C40:6, citric acid, tryptophan, and etc.) as being significantly different between controls and lung cancer cases. Linear regression model using metabolites alone yielded an AUC of 0.89 for lung cancer at all stages. When adding smoking status, the models achieved an AUC of 0.91 with sensitivity of 91% and specificity over 78% using a risk prediction threshold of 0.657. Conclusions: The blood-based metabolites panel validated on our current retrospective study exhibited robust performance for resectable lung cancer detection and risk assessment. This metabolomic panel assay demonstrates potential diagnostic applications and clinical utility for patient selection that require further follow-up and confirmation using LDCT or other lung imaging modalities. The inclusion of other lung diseases in the control group is more representative of a real clinical setting suggesting that this blood-based assay could be offered to the medical community. Further studies may also confirm its utility in the context of a lung cancer screening program.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».