A unique urinary metabolomic signature for the detection of pancreatic ductal adenocarcinoma

代谢组学 代谢物 医学 生物标志物 接收机工作特性 内科学 泌尿系统 队列 肿瘤科 胰腺导管腺癌 阶段(地层学) 胰腺癌 癌症 生物信息学 生物 古生物学 生物化学
作者
Sumit Sahni,Advait Pandya,William J. Hadden,Christopher B. Nahm,Sarah Maloney,Victoria Cook,James A. Toft,Lorna Wilkinson‐White,Anthony J. Gill,Jaswinder S. Samra,Anthony C. Dona,Anubhav Mittal
出处
期刊:International Journal of Cancer [Wiley]
卷期号:148 (6): 1508-1518 被引量:18
标识
DOI:10.1002/ijc.33368
摘要

Abstract Our study aimed to identify a urinary metabolite panel for the detection/diagnosis of pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC). PDAC continues to have poor survival outcomes. One of the major reasons for poor prognosis is the advanced stage of the disease at diagnosis. Hence, identification of a novel and cost‐effective biomarker signature for early detection/diagnosis of PDAC could lead to better survival outcomes. Untargeted metabolomics was employed to identify a novel metabolite‐based biomarker signature for PDAC diagnosis. Urinary metabolites from 92 PDAC patients (56 discovery cohort and 36 validation cohort) were compared with 56 healthy volunteers using 1 H nuclear magnetic resonance spectroscopy. Multivariate (partial‐least squares discriminate analysis) and univariate (Mann‐Whitney's U ‐test) analyses were performed to identify a metabolite panel which can be used to detect PDAC. The selected metabolites were further validated for their diagnostic potential using the area under the receiver operating characteristic (AUROC) curve. Statistical analysis identified a six‐metabolite panel (trigonelline, glycolate, hippurate, creatine, myoinositol and hydroxyacetone), which demonstrated high potential to diagnose PDAC, with AUROC of 0.933 and 0.864 in the discovery and validation cohort, respectively. Notably, the identified panel also demonstrated very high potential to diagnose early‐stage (I and II) PDAC patients with AUROC of 0.897. These results demonstrate that the selected metabolite signature could be used to detect PDAC and will pave the way for the development of a urinary test for detection/diagnosis of PDAC.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
留胡子的迎梦完成签到 ,获得积分10
1秒前
Xltox发布了新的文献求助10
1秒前
ZYH发布了新的文献求助10
2秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
2秒前
彭于晏应助袁小七采纳,获得10
2秒前
列子完成签到,获得积分10
2秒前
QAQ发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
3秒前
rain发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
红孩儿完成签到,获得积分20
6秒前
刘甲凯完成签到,获得积分10
6秒前
长命百岁完成签到 ,获得积分10
6秒前
木头人呐完成签到 ,获得积分10
7秒前
7秒前
taeyeon完成签到,获得积分10
7秒前
落后念柏完成签到,获得积分10
8秒前
小二郎应助aniannn采纳,获得10
8秒前
QAQ完成签到,获得积分10
8秒前
CodeCraft应助有魅力的彩虹采纳,获得10
9秒前
9秒前
尽快毕业完成签到 ,获得积分10
9秒前
WHaha发布了新的文献求助10
9秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
nessa发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
小二郎应助红孩儿采纳,获得10
11秒前
Jeffrey发布了新的文献求助30
11秒前
墨子白完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
Owen应助顺利秋灵采纳,获得10
12秒前
伏黑发布了新的文献求助10
12秒前
13秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
13秒前
苏ss发布了新的文献求助10
15秒前
15秒前
15秒前
weiwei发布了新的文献求助10
15秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Introduction to strong mixing conditions volume 1-3 5000
Clinical Microbiology Procedures Handbook, Multi-Volume, 5th Edition 2000
从k到英国情人 1500
Ägyptische Geschichte der 21.–30. Dynastie 1100
„Semitische Wissenschaften“? 1100
Russian Foreign Policy: Change and Continuity 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5730487
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 5323552
关于积分的说明 15318985
捐赠科研通 4876967
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2619847
邀请新用户注册赠送积分活动 1569165
关于科研通互助平台的介绍 1525773