6533b831fe1ef96bd1298925

RESEARCH PRODUCT

Gaistošo marķieru metode gastrointestinālo audzēju diagnostikā

subject

description

Ievads: Elektroniskais deguns ir neinvazīvais tests, kas spēj tiešsaistē klasificēt slimību grupas caur gaistošu marķieru analīzi izelpas gaisā. Mērķis: Pielietot un izvērtēt e-deguna kuņģa un kolorektālā vēža klasificēšanas modeļus uz vidējā riska populācijas pēc aklās, jeb ārējās validācijas principa. Materiāli: Pētījuma ārējās validācijas grupa sastāvēja no 1529 respondentiem. No šīs grupas 94,9% (n=1452) bija veikts FIT tests, 4,8% (n=74) veikta kolonoskopija, ar trim atklātiem kolorektāla vēža gadījumiem, 63,8% (n=1006) veikta augšējā endoskopija, ar trim atklātiem kuņģa vēža gadījumiem. Ārējās validācijas grupas klasificēšanai tika izmantoti četri DFA modeļi: 2012.-2013. gada kuņģa vēža modelis (n=602), 2014. gada kolorektālā vēža modelis (n=140), 2016. gada kuņģa un kolorektālā vēža modelis (n=152). Izelpas gaisa paraugi bija savākti Tenax absorbcijas caurulēs un analizētas ar nanosensoru virknes metodi. Rezultāti: DFA modeļu iekšējās validācijas sensitivitāte, specifitāte un laukums zem ROC līknes sastādīja: 85,19%, 86,53% un 0,955 (p<0,001; 95% CI:0,941-0,970) 2012.-2013. gada kuņģa vēža modelim; 87,3%, 82,35 % un 0,965 (p<0,001; 95% CI:0,936-0,994) 2014. gada kolorektāla vēža modelim; 97,56%, 98,82% un 0,99 (p<0,001; 95% CI:0,997 – 1,000) 2016. gada kuņģa vēža modelim; 100%, 98% un 0,951 (p<0,001; 95% CI:0,918 – 0,984) 2016. gada kolorektāla vēža modelim. Pielietojot šos modeļus uz ārējās validācijas grupas, klasificēšanās pēc vēža modeļa sastādīja 64,2%; 72,7%; 32,2% un 26% attiecīgi. Vislabākie rezultāti bija kuņģa vēža 2016. gada modelim ar 32,2% (n=362) klasifikāciju ārējā validācijā, kurā 66% (n=239) klasificēšanās bija viltus pozitīva, 33,4% (n=121) gastroskopija nebija veikta un divi kuņģa vēža gadījumi bija pareizi klasificēti. Zināmo gadījumu klasifikācija sastādīja 100% sensitivitāti (95% CI:15,81%-100,00%) un 69,08% specifitāti (95% CI: 65,48% -72,50%). Pakāpeniski uztrenējot 2016.gada kuņģa vēža modeļa kontroles grupu no ārējas validācijas grupas gadījumiem, ārējā validācijā samazinājās viltus pozitīvo klasifikāciju skaits un 4,5% (n=45) klasificējās pēc kuņģa vēža modeļa. No tiem 40% (n=18) gadījumos gastroskopija nebija veikta, 60% (n=27) gadījumos tā bija viltus pozitīva. Savukārt visi kuņģa vēža gadījumi bija klasificēti pēc kontroles modeļa ar rezultējošo sensitivitāti 0% (95% CI:0%-84,19%) un specifitāti 95,79% (95% CI:93,94%-97,21%) ārējā validācijā. Secinājumi: E-deguna metode spēj klasificēt kolorektālo vēzi un kuņģa vēzi ar pietiekoši augstu sensitivitāti un specifitāti iekšējā validācijā, taču nanomateriālu sensoru nestabilitātes dēļ tā pielietošana lielākā laika periodā ir apgrūtināta. E-deguna DFA modeļa klasifikācijas precizitāti var uztrenēt, regulāri papildinot datubāzi ar jauniem slimības un kontroles grupas gadījumiem.