Abstract B129: Clinical implications of inter- and intra- prostatic heterogeneity.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Men with localized prostate cancer vary widely in clinical outcome, with a 30-50% failure rate after primary treatment. There is thus significant interest in developing genomically refined prognostic groups. We sought to evaluate the extent of genetic heterogeneity, both between patients (inter-prostate) and within individual prostate glands (intra-prostate) to assess the impact of genetic heterogeneity on risk stratification within a tight clinical cohort. Copy number aberrations (CNAs) from 75 Gleason 7 patients were determined by OncoScan SNP microarrays. We measure the percentage of genome involved in a CNA, termed percent genome aberration (PGA), a proxy for genomic instability. Additionally, whole genome sequencing was applied to 10 intermediate-risk prostate tumours and matched blood, including multiple manually macro-dissected regions from 5 of the prostates (range 2 to 9). Somatic single nucleotide variants (SNVs) and genomic rearrangements (GR) were extracted from each patient. We find a high degree of inter-prostatic heterogeneity between the 75 Gleason 7 patients, with the number of CNAs per patient ranging from 0 to 929, corresponding to PGA 0 to 16.7%. Known prognostic markers can differentiate between patients at higher risk for biochemical recurrence, but only account for a fraction of the cohort. Notably, when these prognostic genes are examined within multiple regions of five independent tumours, they differ in copy number between cancerous regions of the same prostate. For example, TP53 is deleted in 1/2, 1/3, 4/9, 0/4, and 4/5 prostate regions. Indeed, phylogenetic analysis of geographically distinct regions revealed multi-clonal disease in two of the five patients; separate analyses based on SNVs, CNAs, and GRs all concluded that these patient have two genetically distinct cancers within their prostate. We demonstrate dramatic levels of inter- and intra- prostate genetic heterogeneity within pathologically identical or similar cancers. The observed intra-prostatic genomic heterogeneity, both in terms of multi-focal and multi-clonal disease, has critical implications for clinical management. Prognostic information obtained by biopsy may be inconsistent depending on the site of biopsy, and applying personalized medicine to prostate cancer will be challenging. This study highlights the need for further evaluation of how intra-prostatic heterogeneity is related to patient prognosis. Citation Information: Mol Cancer Ther 2013;12(11 Suppl):B129. Citation Format: Emilie Lalonde, Paul C. Boutros, Michael Fraser, Richard de Borja, Nicholas J. Harding, Dominique Trudel, Alice Meng, Pablo H. Hennings-Yeomans, Andrew McPherson, Amin Zia, Jianxin Wang, Timothy Beck, Natalie S. Fox, Taryne Chong, Michelle Sam, Jeremy Johns, Lee Timms, Nicholas Buchner, Sohrab Shah, Cenk Sahinalp, Thomas J. Hudson, John D. McPherson, Theodorus van der Kwast, Robert G. Bristow. Clinical implications of inter- and intra- prostatic heterogeneity. [abstract]. In: Proceedings of the AACR-NCI-EORTC International Conference: Molecular Targets and Cancer Therapeutics; 2013 Oct 19-23; Boston, MA. Philadelphia (PA): AACR; Mol Cancer Ther 2013;12(11 Suppl):Abstract nr B129.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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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 ».