Sci Rep:结合PSA分子形式和年龄的预测前列腺癌模型研究

2020-02-23 AlexYang MedSci原创

前列腺特异性抗原(PSA)的诊断特异性目前仍旧是有限的。最近,有研究人员对8个抗PSA单克隆抗体(mAbs)进行了鉴定来评估不同PSA分子形式、总(t)的和自由(f)PSA和结合α1-抗胰凝乳蛋白酶PSA(PSA复合体)在前列腺癌(PCa)诊断使用中的情况。研究人员通过PSA免疫获得MAbs,并通过竞争性研究、ELISAs和免疫杂交进行鉴定。之后,研究人员使用上述单克隆抗体开发了敏感和特异性的EL

前列腺特异性抗原(PSA)的诊断特异性目前仍旧是有限的。最近,有研究人员对8个抗PSA单克隆抗体(mAbs)进行了鉴定来评估不同PSA分子形式、总(t)的和自由(f)PSA和结合α1-抗胰凝乳蛋白酶PSA(PSA复合体)在前列腺癌(PCa)诊断使用中的情况。

研究人员通过PSA免疫获得MAbs,并通过竞争性研究、ELISAs和免疫杂交进行鉴定。之后,研究人员使用上述单克隆抗体开发了敏感和特异性的ELISAs来检测这些PSA分子形式。研究人员在301名PCa患者和764名良性前列腺增生患者中进行了检测,并使用ROC曲线分析了区分2个小组的效果。研究发现,自由/总PSA比例(FPR)和复合/总PSA(CPR)比例能够显著的增加tPSA的诊断量。基于模型选择,研究人员构建了一个多变量逻辑回归模型来预测PCa,其中包括了将tPSA、fPSA和年龄作为预测因子,并且达到了最优的修正AUC(0.86)。研究人员指出,他们的模型在临床实践中具有优秀的tPSA预测能力(AUC 0.71)。

最后,研究人员指出,FPR和CPR表现出了比tPSA更好的诊断产量。另外,包括年龄、fPSA和符合PSA的PCa预测模型具有优秀的tPSA检测效率。他们的模型能够避免不必要的活检,从而预防副作用和减少医疗花费。

原始出处:

Julia Oto, Álvaro Fernández-Pardo, Montserrat Royo et al. A predictive model for prostate cancer incorporating PSA molecular forms and age. Sci Rep. 12 Feb 2020

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    2020-02-23 misszhang

    前列腺癌相关研究,学习了,谢谢梅斯

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    2020-02-23 CHANGE

    梅斯里提供了很多疾病的模型计算公式,赞一个!

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