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Updated: Aug 9, 2026
09:11
Use of MRI-ultrasound Fusion to Achieve Targeted Prostate Biopsy
Published on: April 9, 2019
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基于尿液的蛋白质组测试的验证,以预测临床显著的前列腺癌:补充mpMRI途径
Maria Frantzi1, Ana C Morillo2, Guillermo Lendinez3
1Department of Biomarker Research, Mosaiques Diagnostics GmbH, Hannover, Germany.
概括
一个新的19-生物标志物模型 (19-BM) 准确地预测了在未经活检的男性中临床显著的前列腺癌 (csPCa). 这种测试与MRI相结合,提高了诊断准确度,并可以减少不必要的活检.
科学领域:
- 泌尿器科 泌尿器科 泌尿器科 泌尿器科
- 在瘤学瘤学.
- 蛋白质组学是指蛋白质组学.
背景情况:
- 前列腺癌 (PCa) 是男性最常见的癌症,需要准确预测临床显著的PCa (csPCa).
- 之前使用毛细管电泳质谱法 (CE-MS) 开发的19种生物标志物模型 (19-BM) 显示出有前途.
- 这项研究旨在在前性多中心队列中验证19-BM.
研究的目的:
- 验证19-生物标志物模型 (19-BM) 的诊断性能,用于预测临床显著的前列腺癌 (csPCa).
- 为了比较19-BM与前列腺特异性抗原 (PSA) 和PSA密度的准确性.
- 评估将19-BM与多参数磁共振成像 (mpMRI) 集成的附加值.
主要方法:
- 使用CE-MS.分析了101名未经活检的患者的尿样.
- 19-BM得分是使用支持矢量机器软件计算的.
- 所有患者都接受了mpMRI,并与mpMRI一起探索了诊断名图.
主要成果:
- 19-BM的AUC达到了0.81,超过了PSA (AUC:0.56) 和PSA密度 (AUC:0.69).
- 在PI-RADS≤3的患者中,19-BM表现出86%的灵敏度和88%的特异性.
- 与单个方法相比,将19-BM与mpMRI集成显著提高了准确性 (AUC:0.90).
结论:
- 19-BM显示出有利的可重复性,用于预测csPCa.
- 在PI-RADS ≤3的患者中,19-BM有效地识别了微不足道的PCa,最大限度地减少了遗漏的csPCa病例.
- 19-BM测试可以补充mpMRI,可能减少侵入性活检的需要.
