Validation and optimization of AFP-based biomarker panels for early HCC detection in Latin America and Europe
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: HCC is a major cause of cancer death worldwide. Serum biomarkers such as alpha-fetoprotein (AFP), protein induced by vitamin K absence-II, and the Gender, Age, AFP-L3, AFP, Des-gamma-carboxy prothrombin (GALAD) score have been recommended for HCC surveillance. However, inconsistent recommendations in international guidelines limit their clinical utility. METHODS: In this multicenter study, over 2000 patient samples were collected in 6 Latin American and 2 European countries. The performance of the GALAD score was validated in cirrhotic cases, and optimized versions were tested for early-stage HCC and prediagnostic HCC detection. RESULTS: The GALAD score could distinguish between HCC and cirrhosis in Latin American patients with an AUC of 0.76, sensitivity of 70%, and specificity of 83% at the conventional cutoff value of -0.63. In a European cohort, GALAD had an AUC of 0.69, sensitivity of 66%, and specificity of 72%. Optimizing the score in the 2 large multicenter cohorts revealed that AFP-L3 contributed minimally to early-stage HCC detection. Thus, we developed a modified GALAD score without AFP-L3, the ASAP (age, sex, AFP, and protein induced by vitamin K absence-II), which showed promise for early-stage HCC detection upon validation. The ASAP score also identified patients with cirrhosis at high risk for advanced-stage HCC up to 15 months before diagnosis (p < 0.0001) and differentiated HCC from hemangiomas, with a specificity of 100% at 71% sensitivity. CONCLUSION: Our comprehensive analysis of large sample cohorts validates the GALAD score's utility in Latin American, Spanish, and Dutch patients for early-stage HCC detection. The optimized GALAD without AFP-L3, the ASAP score, is a good alternative and shows greater promise for HCC prediction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».