肺结节风险分层的多变体细胞液体活检:分析验证和早期临床评估

科学领域:

• 生物技术
• 分子诊断
• 癌症学

背景情况:

• 指标细胞测试平台 (iCAP) 使用活细胞作为基于血液的诊断生物传感器.
• 它集成并放大患者血清中的弱病信号进行分析.
• 机器学习工具分析转录学反应以开发疾病分类器.

研究的目的:

• 开发和评估肺癌特异性iCAP (LC-iCAP) 作为不确定的肺结节的排除测试.
• 评估试验的分析可重复性和生物相关性.
• 在前性样本采集后性评估 (PRoBE) 研究中估计LC-iCAP的临床性能.

主要方法:

• 进行了测量参数化和分析可重复性测试.
• 为未来的临床验证选择了85个固定的基因特征集.
• 在176个样本上使用嵌套交叉验证和时间盲验证来训练和评估分类器变体.

主要成果:

• 通过LC- iCAP测定,在各种条件和细胞系中显示出出色的可重复性.
• 对低氧反应基因进行了丰富的转录信号, 符合肺癌生物学.
• 两种模型在盲目验证中显示出分辨能力 (AUC=0. 64);与CT成像相结合的模型获得了90%的灵敏度和95%的NPV.

结论:

• 该研究确定了LC-ICAP的分析可重现性和生物相关性.
• 初步结果支持该试验在肺结节管理中的潜在用处.
• LC-iCAP代表了可扩展的,具有成本效益的基于细胞的生物传感器测定液体活检和精确医学的新范式.