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Enregistrement W4393576666 · doi:10.1101/2024.04.01.587600

Study Design and Interim Analysis of the Cancer Lifetime Assessment Screening Study in Canines (CLASSiC): The First Prospective Cancer Screening Study in Dogs Using Next-Generation Sequencing-Based Liquid Biopsy

2024· preprint· en· W4393576666 sur OpenAlexaboutno aff
Andi Flory, Suzanne Gray, Lisa M. McLennan, Jill M. Rafalko, Maggie A. Marshall, Kate Wotrang, Marissa Kroll, Brian K. Flesner, Allison L. O’Kell, Todd A. Cohen, Carlos A. Ruiz-Pérez, Emily Sandford, Ana G. Clavere-Graciette, Ashley Phelps‐Dunn, Rita Motalli-Pepio, Prachi Nakashe, Mary Ann Cristobal, Phadre Anderson, Susan C. Hicks, John A. Tynan, Kristina M. Kruglyak, Dana W.Y. Tsui, Daniel S. Grosu

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCancerProspective cohort studyInterimInterim analysisInternal medicineBiopsyLiquid biopsyClinical trialConcordanceIncidence (geometry)Oncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Objective The Cancer Lifetime Assessment Screening Study in Canines (CLASSiC) is a prospective, longitudinal cancer screening study, in which enrolled dogs are screened for cancer with physical exams and next-generation sequencing-based liquid biopsy testing on a serial basis. The goals of the first interim analysis, presented here, are to assess the benefits of using the OncoK9® liquid biopsy test as a cancer screening tool in a prospective clinical setting, and to demonstrate test performance for cancer detection, including preclinical detection. Subjects 726 presumably cancer-free client-owned dogs were prospectively enrolled in the study across 24 clinical sites in the US and Canada. Most subjects were at high risk of cancer at the time of enrollment based on age and/or breed. 419 dogs that were enrolled for at least one year and had at least two cancer screening study visits, or that had received a definitive or presumptive diagnosis of cancer up to the time of the interim analysis, were included in the analysis. Methods Clinical data and a blood sample were collected at each study visit (once or twice per year and when cancer was clinically suspected). Cell-free DNA extracted from plasma was tested by OncoK9® using next-generation sequencing (NGS) technology. Results 417 dogs were eligible for inclusion in the interim analysis and had classifiable outcomes, with a mean on-study duration of 422 days. Of these, 51 dogs were newly diagnosed with cancer (37 definitive, 14 presumptive), translating to a 12% (51/417) observed incidence over the study period; the liver, skin, bone, heart, spleen, lung, and lymph node(s) were the most common anatomic locations for disease. The prospectively observed sensitivity (detection rate) of the test was 56.9% (95% CI: 42.3-70.4%) with a specificity of 98.9% (95% CI: 97.0-99.6%). The prospectively observed positive predictive value was 87.9% (95% CI: 70.9-96.0%) and the negative predictive value was 94.3% (95% CI: 91.3-96.3%). NGS-based liquid biopsy doubled the overall number of cancer cases detected in this study population (from 25 to 51); remarkably, the detection rate for preclinical cancer was increased 4.6-fold from 12% (6/51) by routine care alone to 55% (28/51) by combining routine care with OncoK9® testing. Clinical Relevance CLASSiC is the first study to prospectively document the incidence of cancer in a predominantly high-risk canine population, and to prospectively demonstrate that the addition of NGS-based cancer screening to regularly scheduled wellness visits has the potential to substantially increase preclinical cancer detection in this population.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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