The Use of Genetic Markers to Determine Risk for Prostate Cancer at Prostate Biopsy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We examined a panel of 13 polymorphisms in 13 different genes to determine whether specific genotypes can help predict prostate cancer at the time of biopsy among men prescreened with prostate-specific antigen and digital rectal exam. EXPERIMENTAL DESIGN: We examined 2,088 consecutive men who were referred for prostate biopsy from 1997 to 2003. Thirteen genes were examined, including TNF308, GSTT1, KLK2, endostatin, MCRA, MCRV, tyrosinase, MSR1, CHK2, RNasel, HOGG1-326, HOGG1-11657, and HRAS1. Odds ratio for detection of prostate cancer were adjusted for age, race, prostate-specific antigen, digital rectal exam, family history of prostate cancer, and urinary symptoms. RESULTS: Of the 2,088 men, 996 (47.7%) had cancer detected. Four genes (TNF308, GSTT1, KLK2, and HOGG1-326) were significantly associated with prostate cancer. The adjusted odds ratios (OR) for prostate cancer for patients with the AA genotype of the TNF308 gene was 1.92 [95% confidence interval (95% CI), 1.0-1.5, P = 0.05], compared with those with the GG genotype, and for patients with the TT genotype of the KLK2 gene, the OR was 1.5 (95% confidence interval, 1.0-2.2, P = 0.04), compared with the CC genotype. The OR for patients with a homozygous deletion of the GSTT1 gene was 0.81 (95% CI, 0.6-1.0, P = 0.06) compared with those with the deletion, and the OR for patients with the GG genotype of the HOGG1-326 gene was 0.68 (95% CI, 0.5-1.0, P = 0.05) compared with the CC genotype. Patients who had all four alleles that were positively associated with prostate cancer had an OR of 9.33 (95% CI, 2.4-35.8, P = 0.0005) for prostate cancer compared with patients with alleles that were negatively associated with prostate cancer. CONCLUSIONS: Of the 13 polymorphisms, two were found to be positively associated with prostate cancer (TNF308 and KLK2) and two were negatively associated with prostate cancer (GSTT1 and HOGG1-326). Future studies are required to confirm these results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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.
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 tête enseignante, 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 ».