Association of tumor markers CA 15-3, CEA, and CA 125 with [18F]NaF PET findings in breast cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Breast cancer often metastasizes to bone, and [ 18 F]NaF PET is commonly used to detect skeletal involvement. This study examines the association of serum CA 15-3, CEA, and CA 125 with [ 18 F]NaF PET findings in breast cancer to guide clinical decision-making. Methods This retrospective study included 360 breast cancer patients who underwent [ 18 F]NaF PET. Associations between serum tumor markers (CA 15-3, CEA, CA 125) and [ 18 F]NaF PET findings and lesion count were analyzed. Optimal cut-off values for predicting [ 18 F]NaF PET positivity were determined using ROC analysis. Multivariable logistic regression identified independent predictors. Results Among 360 patients (mean age 61.1 ± 13.9 years), median serum CA 15-3, CEA, and CA 125 levels were significantly elevated in patients with positive versus negative PET scans (all p<0.001). Marker levels revealed a dose–response relationship, rising with increasing numbers of skeletal lesions. In multivariable analysis, CA 15-3 (OR 1.053, p=0.002) and CEA (OR 1.264, p=0.001) independently predicted PET positivity, whereas CA 125 showed a marginal trend (p=0.081). ROC analysis identified optimal cut-offs of 19.25 U/mL for CA 15-3 (sensitivity 70.1%, specificity 90.4%, AUC 0.837) and 3.15 ng/mL for CEA (sensitivity 65.6%, specificity 85.2%, AUC 0.821). Combined model incorporating all three markers (probability cut-off 0.29) improved diagnostic performance (AUC 0.863; sensitivity 79.7%, specificity 92.3%). Invasive lobular histology and restaging indication were significant predictors of PET positivity. Conclusion Elevated CA 15–3 and CEA independently predict [ 18 F]NaF PET positivity in breast cancer. Optimal cut-offs were 19.25 U/mL for CA 15-3 (sensitivity 70.1%, specificity 90.4%, LR + 7.38, AUC 0.837) and 3.15 ng/mL for CEA (sensitivity 65.6%, specificity 85.2%, LR + 4.43, AUC 0.821). The clinical utility of CA 15–3 and CEA lies in rule-in and risk-stratification strategies. Patients above these thresholds, particularly those with invasive lobular carcinoma undergoing restaging, may benefit from prioritized [ 18 F]NaF PET evaluation or improved interpretation of equivocal PET findings. CA 15–3 threshold, lower than routine laboratory reference, may guide aggressive screening and prioritized [ 18 F]NaF PET in patients with high clinical suspicion. Multivariable model combining CA 15-3, CEA, and CA 125 (probability cut-off 0.29) improved diagnostic performance (sensitivity 79.7%, specificity 92.3%, AUC 0.863). Integrating CA 15–3 and CEA into clinical decision-making may enable a nuanced, risk-adapted approach, optimizing metastasis detection and resource allocation.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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.
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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 ».