Quantitative targeted proteomics for occult cancer screening in patients with unprovoked venous thromboembolism: results from the prospective PLATO-VTE study
Notice bibliographique
Résumé
Background About 5% of patients with unprovoked venous thromboembolism (VTE) have occult cancer. Despite standard cancer screening, 50% of cancers remain undetected. We used quantitative targeted proteomics to identify novel cancer biomarkers among patients with unprovoked VTE. Methods Patients ≥40 years with a first unprovoked VTE and without a malignancy in the preceding 5 years were invited to an international prospective cohort study. Plasma samples were collected within 10 days after VTE. The primary outcome was an adjudicated cancer diagnosis during 12-month follow-up. Concentrations of 269 plasma proteins, covering coagulation, complement, and cancer-associated pathways, were measured using quantitative mass spectrometry-based targeted proteomics. In a nested case-control study, protein profiles of patients with cancer were compared with those of randomly sampled unique control patients (ratio 3:1). Proteins with an unadjusted P-value <0.05 and fold change ≥15% were combined in a multivariable logistic regression model. To address the variability in the obtained model, the protein selection and model building approach was replicated in 250 bootstrap samples and an optimism-adjusted c-statistic was calculated. Results Of the 476 included participants, 28 (5.9%) were newly diagnosed with cancer. Plasma samples were available for 24 cases, which were compared with those of 75 control patients. Concentrations of P-selectin, β-2-microglobulin, complement C7, intracellular adhesion molecule 1, and lumican were higher in cases than in controls, whereas coagulation factors VII, X, and XII, β-Ala-His dipeptidase, and kalistatin were lower. The optimism-adjusted c-statistic of the multivariable logistic regression model including these proteins was 0.78 (95%CI, 0.70-0.87). Conclusions Ten differentially abundant proteins were identified in patients with occult cancer, suggesting potential of plasma proteomic tests as novel biomarker for occult cancer in patients with unprovoked VTE.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».