Biomarkers in prostate cancer diagnosis and prognosis: beyond prostate-specific antigen
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: To review the most recent advances in genetic testing for prostate cancer risk and of new molecular diagnostic assays to improve diagnostic accuracy and treatment decision beyond prostate-specific antigen (PSA) testing. RECENT FINDINGS: Multiple independent studies had demonstrated evidence that genetic variations in three regions of chromosome 8q24 and one each at 17q12 and 17q24.3 are independent predictors of prostate cancer risk in addition to family history and serum PSA levels. The small percentage of individuals with several anomalies can have up to 10 times the risk of prostate cancer. Novel molecular urine tests have been studied, and the prostate cancer antigen 3 RNA detection has been studied most extensively and is now commercially available. It provides an independent and synergistic information to predict a higher or lower risk of prostate cancer at given PSA level and can further help predict the tumor volume and Gleason grade found on the prostatectomy specimen. Sensitivity of the prostate cancer antigen 3 test could be improved by the detection of the fusion gene transcripts transmembrane protease serine 2-E26 transformation specific-related gene and serine peptidase inhibitor Kazal type 1 who may in addition allow the identification of prostate cancer patients at higher risk of life-threatening disease. SUMMARY: The challenge in the years to come will be to introduce these new gene-based diagnostic and prognostic tests in algorithms integrating the other known risk factors of age, ethnicity, family history and PSA level to better tailor diagnostic and therapeutic strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».