原題
Canine Olfaction Combined With Bayesian Modeling for Multicancer Detection From Breath Samples: A Phase II Study in India.
背景:特に低・中所得国では、低コストで高感度のトリアージ検査が集団癌スクリーニングに必要である。呼吸に基づくイヌの嗅覚は潜在的な解決策であるが、これまでのエビデンスは限られていた。
方法:カルナタカ州における評価者をマスクした多施設症例対照研究(3,275人が登録;1,773人が訓練を受け、1,502人が検査を受けた)。試験コホートには、7群にまたがる未治療の生検で確認されたがん283例および対照1,219例が含まれた。サージカルマスク上の呼気を凍結し、訓練を受けたイヌによって評価した。個々のイヌのシグナルは、以前のイヌのパフォーマンスおよび共変量を組み込んだベイズ融合モデルを介して組み合わされた。
結果:融合の感度は90.8%(95%CI 87.2-94.5)、特異度は91.3%(95%CI 89.7-92.9)、AUCは0.962であった。早期の感度は90.6%であり、がんの種類を問わず一貫していた。
結論:ベイズ融合を用いたイヌの嗅覚は、多癌の呼気検出に対して高い分析精度を示し、前向きスクリーニング評価を支持した。
Journal: J Clin Oncol (CiteScore 2022: 39.6)
DOI: 10.1200/JCO-25-02310
PMID: 42024827
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