Bcal Diagnostics Limited stellte zusätzliche Informationen zur Verfügung, um die Ankündigung vom 7. Februar 2022 zu ergänzen, nachdem sein australisches Team und ein hoch angesehenes Team internationaler Diagnoseexperten eine unabhängige Analyse seiner wissenschaftlichen Daten durchgeführt hatten. BCAL Diagnostics stellte wissenschaftliche Daten zu den Kohorten 1, 2, 3 und 4 zur Verfügung, die im Rahmen einer strategischen Zusammenarbeit mit BSC-Medical aus den Vereinigten Staaten, an der Dr. Szilard Voros und Dr. Aruna Bansal beteiligt waren, unabhängig geprüft und retrospektiv analysiert wurden. Beide Experten verfügen über eine nachweisliche Erfolgsbilanz bei der Entwicklung von IVDs. BSC analysierte die Daten in verblindeter Form, ohne Zugang zu früheren internen Ergebnissen. Im Rahmen dieser formalen Analyse, die gemäß einem vorab festgelegten statistischen Analyseplan durchgeführt wurde, wurden für fünf Entdeckungssets Kandidaten-Signaturen entwickelt. Insgesamt wurden zwölf Lipide ausgewählt, wobei zwei Lipide mehrfach ausgewählt wurden: Lipid 1 und Lipid 2. Jede Kandidatensignatur enthielt eines oder beide dieser Lipide, und jede Kandidatensignatur wurde durch eine Area Under the Curve (AUC) > 70 % in mindestens einem anderen Datensatz unterstützt. Zwei spezifische Signaturen, die für Kohorte 4 und die kombinierten Kohorten 2+3+4 entwickelt wurden, zeigten in den Validierungsdatensätzen eine starke Leistung. Zur Verdeutlichung: Die Signatur für Kohorte 4 wurde von den Kohorten 2 und 3 mit einer beeindruckenden AUC von 78 % bzw. 85 % gut unterstützt. Die Signatur der Kohorte 2+3+4 wurde von der Validierungsgruppe 2+3+4 mit einer AUC von 83 % gut unterstützt. Da sich die Patienten überschnitten, waren diese beiden Signaturen in ihrer Zusammensetzung sehr ähnlich, hatten jeweils nur drei Lipide und zwei der Lipide waren konsistent, wobei ein drittes Lipid für jede Signatur aus einer Lipidklasse stammte. Die unterstützenden Lipide waren hoch korreliert. Die Ergebnisse zeigten auffallend konsistente Ergebnisse über alle Datensätze hinweg. Bei der unabhängigen Validierung wurde eine Gesamtgenauigkeit von 77 % erreicht. Die Ergebnisse sind besonders aufregend, da beim Testen einer Signatur auf einem noch nie zuvor gesehenen Datensatz häufig ein erheblicher Leistungsabfall (15-20 % auf der Grundlage empirischer Tests) von den Trainings- zu den Testdatensätzen zu beobachten ist, während der Algorithmus entwickelt und fein abgestimmt wird, was hier für Kohorte 4 und die kombinierten Ergebnisse von Kohorte 2+3+4 nicht der Fall war. Dies spricht für die Stärke der identifizierten Signaturen. Ein interner Vergleich der 12 von Dr. Bansal identifizierten Lipide mit den Ergebnissen von BCAL ergab eine 50%ige Überlappung, obwohl sehr unterschiedliche Ansätze verwendet wurden. Darüber hinaus sind die beiden Lipide in den vielversprechendsten von Bansal identifizierten Signaturen Teil des 18-Lipid-Panels von BCAL und zwei der 12 Lipide sind Teil der lokal optimierten 6-Lipid-Signatur von BCAL. Dies ist ein bedeutendes Ergebnis, wenn man bedenkt, dass die 12 Lipide aus über 400 Kandidaten identifiziert wurden und die Hälfte von ihnen gegenseitig identifiziert wurde. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Analyse der beiden Teams zu dem Ergebnis geführt hat, dass im Vergleich zu früheren Informationen eine erheblich geringere Anzahl von Markern verwendet werden kann, um zwischen Blutproben von Brustkrebspatientinnen und normalen Kontrollproben zu unterscheiden. Eine solche Verringerung der Anzahl der für jeden Test zu untersuchenden Marker verbessert die kommerzielle Durchführbarkeit und Attraktivität des Tests erheblich, da Zeit, Kosten und Schwierigkeit der Analyse jeder Probe reduziert werden.