Comparative evaluation of multimarker algorithms for early-stage HCC detection in multicenter prospective studies
Notice bibliographique
Résumé
Background & Aims We compared the clinical performance of the novel GAAD (gender [biological sex], age, alpha-fetoprotein [AFP], des-gamma carboxyprothrombin [DCP]) and GALAD (gender [biological sex], age, AFP, Lens culinaris agglutinin-reactive AFP [AFP-L3], DCP) algorithms to deduce the clinical utility of AFP-L3 for detecting early-stage hepatocellular carcinoma (HCC) from chronic liver disease (CLD). Methods An algorithm development study (STOP-HCC-ARP) and clinical validation study (STOP-HCC-MCE) were conducted, recruiting adult participants with HCC (confirmed by radiology or pathology) or CLD in an international, multicenter, case-control design. Serum biomarkers were measured using Elecsys assays (GAAD and GALAD [Cobas]) or μTASWAKO assays (GALAD [μTASWAKO]) while blinded to case/control status. Results In STOP-HCC-ARP (algorithm development cohort), 1,006 patients {297 HCC (41.4% early-stage [Barcelona Clinic Liver Cancer {BCLC} 0/A) and 709 CLD} were included. Area under the curve (AUCs) for discriminating between early-stage HCC vs. CLD were 91.4%, 91.4%, and 90.8% for GAAD (Cobas), GALAD (Cobas), and GALAD (μTASWAKO), respectively. The clinical validation cohort of STOP-HCC-MCE comprised 1,142 patients, (366 HCC cases [48% early-stage], 468 specificity samples and 302 CLD); AUCs for GAAD (Cobas), GALAD (Cobas), and GALAD (μTASWAKO) for discriminating between early-stage HCC vs. CLD were 91.4%, 91.5%, and 91.0%, respectively; AUCs were 94.7–95.0% for all-stage HCC. The GAAD and GALAD algorithms demonstrated similar good performance regardless of disease etiology, presence of cirrhosis, geographical region, and within pan-tumor specificity panels ( p <0.001). Conclusions GAAD (Cobas) demonstrated good clinical performance, similar to GALAD (Cobas and μTASWAKO) algorithms, in differentiating HCC and CLD controls, across all disease stages, etiologies, and regions; therefore, AFP-L3 may have a negligible role in GALAD for HCC surveillance. Impact and implications To improve the detection of early-stage hepatocellular carcinoma (HCC) from benign chronic liver disease (CLD), algorithms combining demographic characteristics and serum biomarkers, such as GAAD and GALAD, have been developed. GAAD combines gender (biological sex), age, alpha-fetoprotein (AFP), des-gamma carboxy-prothrombin (DCP); GALAD combines the same characteristics and biomarkers as GAAD with the addition of Lens culinaris agglutinin-reactive AFP (AFP-L3). Changing disease etiologies and treatment paradigms have raised questions regarding the utility of AFP-L3 in HCC surveillance. Our work demonstrates that the GAAD (Cobas) algorithm demonstrated good clinical performance and was as sensitive and specific as the GALAD (Cobas) and GALAD (μTASWAKO) algorithms in differentiating HCC and CLD controls, across all disease stages, etiologies, and geographical regions; therefore, AFP-L3 may have a negligible role in HCC detection. Our study provides supporting evidence that in participants with CLD undergoing guideline-directed HCC surveillance, the GAAD (Cobas) algorithm may be used as an effective method for the detection of HCC, potentially resulting in improved patient outcomes.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».