Clinical Validation of Metabolite Markers for Early Lung Cancer Detection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Non-small cell lung cancer (NSCLC), comprising 85% of lung cancers, is a leading cause of cancer mortality. Early detection enhances survival, but current screening methods are limited. This retrospective study used targeted mass spectrometry-based metabolomics on 680 plasma samples from NSCLC patients and controls (discovery cohort) and 216 samples (validation cohort). Logistic regression models with a subset of ten metabolites achieved over 90% area under the ROC curve (AUROC) for distinguishing patients from controls, including early-stage disease. Incorporating smoking history improved model performance. In the discovery cohort, AUROCs were 93.6% (all stages), 93.7% (Stage I and II), and 93.9% (Stage I). Validation confirmed the high sensitivity and specificity of the models. This study demonstrates that metabolomic biomarkers provide a minimally invasive, sensitive, and specific tool for early NSCLC detection, potentially improving screening and patient outcomes. Future studies should validate these biomarkers in diverse populations. Statement of significance This study identifies plasma metabolite biomarkers that enable sensitive and specific early detection of NSCLC using minimally invasive blood sampling. Achieving over 90% area under the ROC curve for early-stage patients, the findings promise to improve lung cancer screening methods and enhance early interventions and patient outcomes.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».