Startsida
Hjälp
Sök i LIBRIS databas

     

 

Sökning: onr:gw5mf8wmdd1ljbn2 > A Plasma Protein Bi...

A Plasma Protein Biomarker Strategy for Detection of Small Intestinal Neuroendocrine Tumors [Elektronisk resurs]

Kjellman, Magnus (författare)
Knigge, Ulrich (författare)
Welin, Staffan (författare)
Thiis-Evensen, Espen (författare)
Gronbæk, Henning (författare)
Schalin-Jäntti, Camilla (författare)
Sorbye, Halfdan (författare)
Joergensen, Maiken Thyregod (författare)
Johanson, Viktor (författare)
Metso, Saara (författare)
Waldum, Helge (författare)
Søreide, Jon Arne (författare)
Ebeling, Tapani (författare)
Lindberg, Fredrik (författare)
Landerholm, Kalle (författare)
Wallin, Goran (författare)
Salem, Farhad (författare)
Schneider, Maria del Pilar (författare)
Belusa, Roger (författare)
Umeå universitet Medicinska fakulteten (utgivare)
Publicerad: S. Karger, 2021
Engelska.
Ingår i: Neuroendocrinology. - 0028-3835. ; 111, 840-849
Läs hela texten
Läs hela texten
Läs hela texten
  • E-artikel/E-kapitel
Sammanfattning Ämnesord
Stäng  
  • Background: Small intestinal neuroendocrine tumors (SI-NETs) are difficult to diagnose in the early stage of disease. Current blood biomarkers such as chromogranin A (CgA) and 5-hydroxyindolacetic acid have low sensitivity (SEN) and specificity (SPE). This is a first preplanned interim analysis (Nordic non-interventional, prospective, exploratory, EXPLAIN study [NCT02630654]). Its objective is to investigate if a plasma protein multi-biomarker strategy can improve diagnostic accuracy (ACC) in SI-NETs. Methods: At the time of diagnosis, before any disease-specific treatment was initiated, blood was collected from patients with advanced SI-NETs and 92 putative cancer-related plasma proteins from 135 patients were analyzed and compared with the results of age- and sex-matched controls (n = 143), using multiplex proximity extension assay and machine learning techniques. Results: Using a random forest model including 12 top ranked plasma proteins in patients with SI-NETs, the multi-biomarker strategy showed SEN and SPE of 89 and 91%, respectively, with negative predictive value (NPV) and positive predictive value (PPV) of 90 and 91%, respectively, to identify patients with regional or metastatic disease with an area under the receiver operator characteristic curve (AUROC) of 99%. In 30 patients with normal CgA concentrations, the model provided a diagnostic SPE of 98%, SEN of 56%, and NPV 90%, PPV of 90%, and AUROC 97%, regardless of proton pump inhibitor intake. Conclusion: This interim analysis demonstrates that a multi-biomarker/machine learning strategy improves diagnostic ACC of patients with SI-NET at the time of diagnosis, especially in patients with normal CgA levels. The results indicate that this multi-biomarker strategy can be useful for early detection of SI-NETs at presentation and conceivably detect recurrence after radical primary resection. 

Ämnesord

Medical and Health Sciences  (hsv)
Clinical Medicine  (hsv)
Surgery  (hsv)
Medicin och hälsovetenskap  (hsv)
Klinisk medicin  (hsv)
Kirurgi  (hsv)

Genre

government publication  (marcgt)

Indexterm och SAB-rubrik

Neuroendocrine tumor
Biomarker
Diagnosis
Machine learning
Inställningar Hjälp

Ingår i annan publikation. Gå till titeln Neuroendocrinology

Om LIBRIS
Sekretess
Hjälp
Fel i posten?
Kontakt
Teknik och format
Sök utifrån
Sökrutor
Plug-ins
Bookmarklet
Anpassa
Textstorlek
Kontrast
Vyer
LIBRIS söktjänster
SwePub
Uppsök

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

Copyright © LIBRIS - Nationella bibliotekssystem

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy