トロント、2022 年 6 月 13 日 – がんの早期発見は、より効果的な治療とより良い予後をもたらし、患者に大きな利益をもたらします。病気にかかるのが早ければ早いほど、全生存の可能性が高くなります。しかし、特に複数のがんの検出を目的とした早期スクリーニング検査は、いくつかしか存在しません。 スロット web ゲーム の早期スクリーニング技術 MERCURY と多次元フラグメントミクス モデルを組み合わせて、一連の早期スクリーニング研究DECIPHER (ctDNA 特徴の検査による早期スロット web ゲームの検出) プログラムの下で、さまざまな種類のスロット web ゲームにおいて優れたパフォーマンスを示しました。
今日、発表できることを楽しみにしています、複数の臨床施設との協力を通じて、複数のがん集団における新しい多次元フラグメントミクスアプローチの臨床的有用性を探求しています。この超高感度モデルは、複数のがん集団において有望なパフォーマンスを再度実証し、スロット web ゲーム が以前に研究し公開した他のがん集団におけるパフォーマンスを検証しました。
この研究には、原発性肝スロット web ゲーム（PLC）381人、結腸直腸スロット web ゲーム（CRC）298人、肺腺スロット web ゲーム（LUAD）292人、健康人243人を含む合計1,214人の参加者が登録された。すべての参加者は、1:1 の比率でトレーニング データセットとテスト データセットにランダムに分割されました。参加者から血漿サンプルが収集され、その後、無細胞 DNA (cfDNA) 抽出と低カバー率の全ゲノム配列決定が行われました。次に、フラグメント サイズ カバレッジ (FSC)、フラグメント サイズ分布 (FSD)、EnD モチーフ (EDM)、ブレークポイント モチーフ (BPM)、コピー数変動 (CNV) をカバーする 5 つの cfDNA フラグメントミクス特徴がトレーニング データセットから抽出され、5 つの機械学習アルゴリズムに実装されて、アンサンブル スタック モデルが構築されました。 ┬その後、モデルがテスト データセットで評価され、真陽性症例が選択されてスロット web ゲーム起源モデルが検証されました。
私たちのモデルは、スロット web ゲーム患者と健康な個人を区別するための曲線下面積 (AUC) が 0.983 であることを示しました。特異度 95% では、すべてのスロット web ゲームの検出感度は 95.5% に達し、PLC、CRC、LUAD ではそれぞれ 100%、94.6%、90.4% に達しました。癌起源モデルは、検査コホートにおける癌起源の予測において全体で 93.1% の精度を示しました (PLC、CRC、および LUAD についてそれぞれ 97.4%、94.3%、および 85.6%)。最後に、シーケンス深度が 1X カバレッジにダウンサンプリングされた場合でも、モデルのパフォーマンスは一貫しています (癌検出は 95.0% の特異度で 91.5% の感度、癌発生源は 91.6% の精度)。
тАЬこの概念実証研究は、私たちの早期検出モデルが、臨床実践のための正確で手頃な価格の早期検出アッセイを開発する大きな可能性を秘めていることを示しました。著者でジェネシーク研究所副所長のフア・バオ博士は、「私たちの次のステップは、より広範な人口と、あまり蔓延していないスロット web ゲームを含む、より多くの種類のスロット web ゲームをターゲットにすることです」と述べています。