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구유정 (충북대학교병원) 이채린 (한국과학기술연구원) 심재윤 (한국과학기술연구원) 이시훈 ((의료)길의료재단) 김경아 (동국대학교) 김상완 (서울대학교) 이유미 (연세대학교) 김효정 (을지대학교) 임정수 (연세대학교) 정춘희 (연세대학교) 전성완 (순천향대학교) 유순집 (가톨릭대학교) 류옥현 (한림대학교) 조호찬 (계명대학교) 홍아람 (서울대학교병원) 안창호 (분당서울대학교병원) 김정희 (서울대학교병원) 최만호 (한국과학기술연구원)
저널정보
대한내분비학회 Endocrinology and Metabolism Endocrinology and Metabolism Vol.36 No.5
발행연도
2021.10
수록면
1,131 - 1,141 (11page)
DOI
https://doi.org/10.3803/EnM.2021.1149

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Background: Conventional diagnostic approaches for adrenal tumors require multi-step processes, including imaging studies anddynamic hormone tests. Therefore, this study aimed to discriminate adrenal tumors from a single blood sample based on the combination of liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS) and machine learning algorithms in serum profiling of adrenal steroids. Methods: The LC-MS-based steroid profiling was applied to serum samples obtained from patients with nonfunctioning adenoma(NFA, n=73), Cushing’s syndrome (CS, n=30), and primary aldosteronism (PA, n=40) in a prospective multicenter study of adrenaldisease. The decision tree (DT), random forest (RF), and extreme gradient boost (XGBoost) were performed to categorize the subtypes of adrenal tumors. Results: The CS group showed higher serum levels of 11-deoxycortisol than the NFA group, and increased levels of tetrahydrocortisone (THE), 20α-dihydrocortisol, and 6β-hydroxycortisol were found in the PA group. However, the CS group showed lower levelsof dehydroepiandrosterone (DHEA) and its sulfate derivative (DHEA-S) than both the NFA and PA groups. Patients with PA expressed higher serum 18-hydroxycortisol and DHEA but lower THE than NFA patients. The balanced accuracies of DT, RF, andXGBoost for classifying each type were 78%, 96%, and 97%, respectively. In receiver operating characteristics (ROC) analysis forCS, XGBoost, and RF showed a significantly greater diagnostic power than the DT. However, in ROC analysis for PA, only RF exhibited better diagnostic performance than DT. Conclusion: The combination of LC-MS-based steroid profiling with machine learning algorithms could be a promising one-stepdiagnostic approach for the classification of adrenal tumor subtypes.
#Steroid metabolism #Supervised machine learning #Adrenal neoplasms #Cushing syndrome #Primary hyperaldosteronism

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Kloos RT / 1995 / Incidentally discovered adrenal masses / Endocr Rev 16:460~484 google schola Grossman A / 2016 / Prevalence and clinical characteristics of adrenal incidentalomas in potential kidney donors / Endocr Res 41:98~102 google schola Young WF Jr / 2007 / Clinical practice. The incidentally discovered adrenal mass / N Engl J Med 356:601~610 google schola Fassnacht M / 2016 / Management of adrenal incidentalomas : European Society of Endocrinology Clinical Practice Guide-line in collaboration with the European Network for the Study of Adrenal Tumors / Eur J Endocrinol 175:G1~34 google schola 이정민 / 2017 / Clinical Guidelines for the Management of Adrenal Incidentaloma / Endocrinology and Metabolism 32(2):200~218 dbpia

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