Clinical Validation of Plasma Metabolite Markers for Early Lung Cancer Detection
Notice bibliographique
Résumé
Early detection of lung cancer significantly improves survival, yet current screening methods have limitations. This study aimed to identify a robust panel of plasma metabolites for early-stage non-small cell lung cancer (NSCLC) diagnosis using a large, clinically diverse patient cohort. A total of 680 archived plasma samples from biopsy-confirmed NSCLC patients and controls (including healthy individuals and patients with non-cancerous lung diseases) were analyzed using targeted, quantitative mass spectrometry-based metabolomics and used as the discovery cohort. An independent set of 216 plasma samples served as the validation cohort. Logistic regression (LR) models developed from the discovery set using ten metabolites achieved area under the receiver-operating characteristic curve (AUROC) values of 93.63%, 93.74%, and 93.91% for distinguishing all-stage, stage I-II, and stage I NSCLC patients from controls, respectively. Incorporating smoking history further improved model performance. The validation cohort confirmed the model's robustness, demonstrating high sensitivity and specificity for early-stage detection. These results support the potential of metabolomic biomarkers as a minimally invasive, accurate tool for early NSCLC diagnosis. This approach may complement current screening methods, enabling earlier intervention and improved patient outcomes. Further studies are warranted to validate these findings in more diverse populations and real-world clinical settings.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 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 ».