原題
Development and Validation of a Cell-Free DNA Fragmentomics-Based Model for Early Detection of Pancreatic Cancer.
背景:すい管腺がん(PDAC)は致死率が高く、進行期に診断されることが多く、早期発見法の改善が必要である。本研究では、早期PDACを正確に同定するために、機械学習と組み合わせた無細胞DNA(cfDNA)フラグメントミックスを検討した。
方法:この研究には1,167人の参加者が含まれ、166人のPDAC症例と167人の健康な対照がモデルのトレーニングに使用された。検証には、112人のPDAC患者と111人の健康な被験者、および追加のコホートが含まれ、断片化プロファイリングと機械学習技術が使用された。
結果:このモデルは、トレーニングで0.992、検証で0.987のAUCを達成し、感度と特異度は90%を超えた。
結論:機械学習と組み合わせたcfDNAフラグメントミックスは、早期のPDAC検出に有望であり、タイムリーな介入によって死亡率を低下させる可能性がある。
Journal: J Clin Oncol (CiteScore 2022: 39.6)
DOI: 10.1200/JCO.24.00287
PMID: 40311105
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