A novel open access multimodal dataset of nodule imaging and circulating proteome from a lung cancer screening cohort
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Introduction Low-dose computed tomography (LDCT) lung cancer screening has significantly enhanced early detection and patient survival rates in the population at risk. Current screening methods, that primarily rely on LDCT imaging, will very likely benefit from molecular biomarkers to achieve a more comprehensive, accurate, personalized and non-invasive risk assessment leveraging multimodal tools. We present a novel open access multimodal (imaging, proteomics and demographic) dataset designed to provide an available research resource on LDCT-based early lung cancer detection. The dataset includes annotated screening LDCT scans and plasma proteomics generated by proximity extension assay (Olink) platform. Methods The dataset integrates data from control screened individuals without nodules or with benign nodules, and LDCT-diagnosed lung cancer individuals, matched by sex, age and time between image and sample collection. Both radiological and molecular signatures were collected within a six month window, providing detailed insights into disease progression. Nodules were considered as lung cancer cases if biopsy-confirmed lung cancer was diagnosed within 5 years after imaging, enabling the study of longitudinal biomarker evolution and its correlation with imaging findings. To complement the dataset, clinical and demographic data are also available in open access, providing a detailed overview of patient characteristics. The informed consent signed by the participants allows for unrestricted open access for requests directy or indirectly related to lung cancer research. Results The dataset consists of annotated screening LDCT scans and plasma proteomics data measured with most of the Olink Target 96 platforms (1078 individual proteins across 12 panels focused on a specific area of disease or biology) for a total of 211 screening participants. There are 67 lung cancer patients, 68 matched controls with benign pulmonary nodules, 71 matched controls without nodules and 5 surgically excised false positive lesions. Experiments were performed to assess the technical quality and provide a proof-of-concept of usability of the dataset, showing the alignment with findings from previous published studies. Conclusion This comprehensive dataset aims to facilitate research towards the development of personalized multimodal artificial intelligence models. We also aim to support the investigation of the relationship between imaging and molecular data, paving the way for more accurate understanding of early lung cancer biology. Finally, our open access dataset may help to develop or validate individualized risk prediction models that could significantly advance early lung cancer detection and intervention strategies.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».