Identification of a Highly Sensitive Combination of Urinary Protein Biomarkers for the Detection of High-Grade Bladder Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Bladder cancer is the ninth most common malignancy worldwide and poses a significant diagnostic challenge due to high recurrence rates and dependence on invasive procedures such as cystoscopy. Urine cytology, a commonly used noninvasive test, suffers from low sensitivity, particularly for high-grade tumors. This study aimed to identify a panel of urinary protein biomarkers capable of reliably detecting high-grade bladder cancer through a noninvasive approach. Methods: Urinary samples from patients with confirmed bladder cancer and from control individuals were analyzed using mass spectrometry-based proteomics. Differential protein expression was assessed to identify potential diagnostic markers. Candidate proteins were selected based on consistent overexpression in cancer samples and validated using statistical modeling. Results: A combination of 4 proteins—Complement Factor H, Fibrinogen β, Alpha-2-macroglobulin, and Pancreatic Alpha-amylase—showed strong diagnostic potential. This panel achieved 100% sensitivity for high-grade tumor detection, with a false-positive rate below 20%, depending on patient history. The biomarker panel outperformed traditional cytology, particularly for early-stage tumors. Limitations include sample size and the need for external validation in larger, multicenter cohorts. Conclusions: The identified urinary protein panel offers a promising noninvasive alternative for the detection of high-grade bladder cancer. This approach could significantly improve early diagnosis, reduce reliance on invasive procedures, and enhance patient follow-up. Future validation studies may support its integration into clinical practice as a cost-effective diagnostic tool.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».