Clinica Chimica Acta：开发用于结肠直肠病变早期检测的生物标志物面板算法开发方法的评估
2019-12-02 MedSci MedSci原创
在美国，结直肠癌(CRC)是第类常见的癌症。CRC的早期检测可以大大提高生存率。 通过提供基于血液的测试选项，可以提高测试的依从性。
在美国，结直肠癌(CRC)是第类常见的癌症。CRC的早期检测可以大大提高生存率。 通过提供基于血液的测试选项，可以提高测试的依从性。
内窥镜II试验标本可以检测AFP、CA19-9、CEA、hs-CRP、CyFra 21-1、铁蛋白、Galectin-3和TIMP-1水平。新算法开发中包括这些生物标记，以及患者的人口统计信息(如年龄、性别)。六种统计方法被用来开发算法来区分癌症和非癌症。统计方法包括logistic回归、自适应指数建模、偏最小二乘判别分析、特征向量(加权和非加权)和随机森林。将这些算法的性能与基于粪便的基准测试标准进行了比较。
使用多种统计方法，可以至少0.65-0.76的auc检测CRC和高危腺瘤，少数模型接近基于粪便的测试基准性能。此外，在不同的统计技术中使用了通用标记，模型的复杂性从3到9个标记。
研究结果表明，预测模型以相似的统计准确性可确定患有CRC和高危腺瘤的受试者。 尽管直观解释，模型的复杂性，临床采用和实施各不相同，但整个统计技术的临床表现差异很小。
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