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Multiparametric plasma EV profiling facilitates diagnosis of pancreatic malignancy

恶性肿瘤 仿形(计算机编程) 医学 胰腺癌 癌症研究 病理 计算生物学 内科学 生物 癌症 计算机科学 操作系统
作者
Katherine S. Yang,Hyungsoon Im,Seonki Hong,Ilaria Pergolini,Andres Fernandez del Castillo,Rui Wang,Susan M. Clardy,Chen-Han Huang,Craig Pille,Soldano Ferrone,Robert Yang,Cesar M. Castro,Hakho Lee,Carlos Fernández del Castillo,Ralph Weissleder
出处
期刊:Science Translational Medicine [American Association for the Advancement of Science]
卷期号:9 (391) 被引量:226
标识
DOI:10.1126/scitranslmed.aal3226
摘要

Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) is usually detected late in the disease process. Clinical workup through imaging and tissue biopsies is often complex and expensive due to a paucity of reliable biomarkers. We used an advanced multiplexed plasmonic assay to analyze circulating tumor-derived extracellular vesicles (tEVs) in more than 100 clinical populations. Using EV-based protein marker profiling, we identified a signature of five markers (PDACEV signature) for PDAC detection. In our prospective cohort, the accuracy for the PDACEV signature was 84% [95% confidence interval (CI), 69 to 93%] but only 63 to 72% for single-marker screening. One of the best markers, GPC1 alone, had a sensitivity of 82% (CI, 60 to 95%) and a specificity of 52% (CI, 30 to 74%), whereas the PDACEV signature showed a sensitivity of 86% (CI, 65 to 97%) and a specificity of 81% (CI, 58 to 95%). The PDACEV signature of tEVs offered higher sensitivity, specificity, and accuracy than the existing serum marker (CA 19-9) or single-tEV marker analyses. This approach should improve the diagnosis of pancreatic cancer.

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