基于血小板RNA的准确乳腺癌检测分类器的开发
Wenlong Xie1,2, Jie Hu1, Zehang Zhao3
1State Key Laboratory of Cellular Stress Biology, Innovation Center for Cell Signaling Network and Engineering Research Center of Molecular Diagnostics of the Ministry of Education, School of Life Sciences, Xiamen University, Xiamen, Fujian, China.
Scientific reports
|December 27, 2024
概括
使用瘤培养血小板 (TEP) 的新诊断模型显示,早期乳腺癌 (BC) 检测的准确性很高. 这种基于TEP-RNA的方法有效地识别了各种BC亚型和阶段,为癌症查提供了一个有前途的工具.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 分子诊断学 分子诊断
- 生物标志物发现发现
背景情况:
- 血小板表现出癌症诱导的重编程,改变RNA配置文件并促进癌症的进展.
- 瘤培养血小板 (TEP) 正在成为早期癌症检测的有希望的生物资源.
- 目前的乳腺癌 (BC) 查方法可以得到改进,特别是早期检测.
研究的目的:
- 开发和验证使用瘤形成血小板 (TEP) 进行早期乳腺癌 (BC) 查的新型诊断模型.
- 评估基于TEP-RNA的模型在不同BC阶段和亚型的诊断性能.
- 评估模型在乳腺切除术后检测残留癌症的能力.
主要方法:
- 综合了来自276名未经治疗的BC患者,95名良性疾病对照和214名中国和欧洲队列的健康对照的综合数据.
- 开发了一种基于TEP RNA配置文件的10个生物标志物诊断模型.
- 在一个独立的测试集 (n=177) 中验证了该模型,并对不同的BC阶段和亚型评估了其性能.
主要成果:
- 在独立测试组中,TEP-RNA模型在曲线下的面积 (AUC) 达到0.957.
- 对BC诊断的敏感度为89.2%,无症状对照群的特异性为100%,症状对照群的特异性为62.1%.
- 在0-IIIBC阶段 (80%-94.6%) 证明了高精度,并在乳房切除术后的患者中确定了残留癌症.
- 成功地区分了不同的BC亚型.
结论:
- 一种基于TEP-RNA的新型诊断模型在检测早期BC和异质亚型方面表现出高的效率和有效性.
- 该模型显示了作为乳腺癌查和监测的非侵入性工具的潜力.
- 在临床实施之前,需要在更大的,前性基于人群的研究中进行进一步的验证.
