A Prospective Study Consortium for the Discovery and Validation of Early Detection Markers for Ovarian Cancer – Baseline Findings for CA125
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Epithelial ovarian cancer (EOC) is a lethal malignancy. Cancer antigen 125 (CA125), the "best" available marker for detecting EOC, has insufficient sensitivity and specificity for earlier-stage disease and is not a meaningful screening tool, motivating the search for further biomarkers. Cancer biomarker discovery is enhanced by "omics" technologies. Discovery studies for EOC biomarkers should be conducted in prediagnosis blood samples from prospective cohorts to maximize the likelihood of identifying markers that can detect disease before usual diagnosis and in earlier disease stage while reducing methodologic biases. EXPERIMENTAL DESIGN: Individual cohorts with prediagnosis blood samples have insufficient sample size for such studies. Thus, we established "Prospective Early Detection Consortium for Ovarian Cancer" ("PREDICT")-a collaboration of nine prospective studies-to assemble a sufficient number of EOC cases with blood samples collected ≤18 months before diagnosis plus controls. The 457 cases and 1,687 controls have circulating CA125 measured using a clinical assay. RESULTS: The discrimination capacity for single CA125 measurements in samples collected <6 months prior to diagnosis was high (AUC; PREDICT overall = 0.92; range across cohorts of nonpregnant individuals = 0.89-0.98) and declined with extended time between blood collection and diagnosis. Between-cohort variability in CA125 levels and predictive performance was observed. CONCLUSIONS: Ongoing investigations in PREDICT are evaluating the early detection potential of tumor-associated autoantibodies and miRNAs using CA125 as a benchmark. PREDICT is a well-characterized resource for identifying and validating detection markers for EOC that may then be used in multimodal screening as a complement to CA125 and combined with imaging.
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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 | 0,012 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».