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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».