Abstract 4784: PATHFINDER 2: A prospective study to evaluate safety and performance of a multi-cancer early detection test in a population setting
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Multi-cancer early detection (MCED) tests are being established as a novel approach to screen for multiple cancer types with one test. A blood-based MCED test using cell-free DNA targeted methylation patterns to detect a shared cancer signal and predict a cancer signal origin (CSO) has demonstrated feasibility. An initial return of results study (PATHFINDER; NCT04241796) reported performance of a refined version of the MCED test, including a 43.1% positive predictive value (PPV), 98.5% negative predictive value (NPV), 99.5% specificity, and 88.0% CSO accuracy. To build on this work, the PATHFINDER 2 study (NCT05155605) will evaluate safety and performance of the MCED test in larger, more diverse populations. Methods: PATHFINDER 2 is a prospective, multicenter, interventional study. Participants ≥50 years of age will be enrolled, with specific targets to improve diversity (age, sex, race/ethnicity) and few exclusions due to comorbid conditions. Exclusion criteria include current clinical suspicion of cancer or recent cancer/treatment (within 3 years). Participants will undergo blood draw for MCED testing, followed by return of results (cancer signal detection and CSO) to the investigator and diagnostic evaluations if a cancer signal is detected. A confirmatory PET-CT scan will be performed when CSO-directed workups do not result in a cancer diagnosis. Participants will be followed for approximately 3 years. Primary endpoints include 1) MCED test safety in terms of diagnostic testing triggered by a positive result (number/type of procedures and adverse events) and 2) test performance (PPV, NPV, specificity, sensitivity, CSO accuracy, cancer detection rate and number needed to screen). Secondary endpoints include participant reported outcomes (eg, anxiety), utilization of guideline-recommended cancer screening, and cancer detection rate of confirmatory PET-CT, amongst others. The study plans to enroll approximately 35,000 participants across North America. Sites were selected based on geographic location, catchment area demographics, and practice setting (academic vs non-academic). Enrollment targets for age, sex and race/ethnicity (White [non-Hispanic] 72%; Hispanic or Latino 11%; African American or Black 11%; Asian, Native Hawaiian or Other Pacific Islander 6%; American Indian/Alaska Native 1%) were derived from US Census data. Strategies to promote diverse recruitment include translation of participant-facing documents across multiple languages, participant and healthcare provider educational material, and site-led community outreach campaigns. MCED testing is an emerging, potentially paradigm-changing strategy in cancer screening, and PATHFINDER 2 is designed to characterize the safety, performance, and clinical implementation of the MCED test as a screening tool in a broad and representative population. Citation Format: Karthik V. Giridhar, Michael J. Demeure, Raymond H. Kim, Justin A. Chen, Shirish Gadgeel, Dax Kurbegov, Margarita Lopatin, Roland Matthews, Marc Matrana, Charles McDonnell, Donald Richards, Benjamin Rybicki, Gretchen Stipec, Nima Nabavizadeh. PATHFINDER 2: A prospective study to evaluate safety and performance of a multi-cancer early detection test in a population setting [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2024; Part 1 (Regular Abstracts); 2024 Apr 5-10; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(6_Suppl):Abstract nr 4784.
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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 | 0,011 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».