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Enregistrement W4390431368 · doi:10.1016/j.tvr.2023.200275

Analytical validation and diagnostic performance of the ASCL1/ZNF582 methylation test for detection of high-grade anal intraepithelial neoplasia and anal cancer

2023· article· en· W4390431368 sur OpenAlexaff
Kirsten Rozemeijer, Fernando Dias Gonçalves Lima, Timo J. ter Braak, Albertus T. Hesselink, Jan M. Prins, Henry J.C. de Vries, Renske D.M. Steenbergen

Notice bibliographique

RevueTumour Virus Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal and Anal Carcinomas
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnal cancerMethylationDNA methylationMultiplexMedicinePathologyCancerOncologyInternal medicineBiologyBioinformaticsGeneticsGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

DNA methylation testing on biopsies can detect high-grade anal intraepithelial neoplasia (HGAIN) in need of treatment and anal cancer. This study aimed to analytically validate and determine the diagnostic performance of a newly developed multiplex quantitative methylation-specific PCR, PreCursor-M AnoGYN(RUO), combining ASCL1, ZNF582 and a reference (ACTB) in one assay. Analytical validation was performed on two qPCR devices using predefined quality criteria. Diagnostic performance was determined on a cross-sectional series of 111 anal biopsies covering all stages of anal disease. Differences in methylation levels were assessed using the Kruskal-Wallis test. Area under the curve was determined using logistic regression analysis. Detection rates were calculated at predefined specificities for the cross-sectional and an additional longitudinal series of 23 HGAIN biopsies preceding anal cancer (i.e., progressive HGAIN). For both devices analytical quality criteria were met. ASCL1 and ZNF582 methylation levels increased with increasing severity of disease (p < 6*10−8). Diagnostic performance for AIN3+ was 0.81. All cancers and virtually all progressive HGAIN were detected at 70% and 80% specificity. In conclusion, the ASCL1/ZNF582 methylation test (PreCursor-M AnoGYN(RUO)) was demonstrated to be highly robust and reproducible. Moreover, it had excellent diagnostic accuracy to detect AIN3+ and can potentially be used to guide HGAIN management.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,300
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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