Discovery and Validation of a Prostate Cancer Genomic Classifier that Predicts Early Metastasis Following Radical Prostatectomy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Clinicopathologic features and biochemical recurrence are sensitive, but not specific, predictors of metastatic disease and lethal prostate cancer. We hypothesize that a genomic expression signature detected in the primary tumor represents true biological potential of aggressive disease and provides improved prediction of early prostate cancer metastasis. METHODS: A nested case-control design was used to select 639 patients from the Mayo Clinic tumor registry who underwent radical prostatectomy between 1987 and 2001. A genomic classifier (GC) was developed by modeling differential RNA expression using 1.4 million feature high-density expression arrays of men enriched for rising PSA after prostatectomy, including 213 who experienced early clinical metastasis after biochemical recurrence. A training set was used to develop a random forest classifier of 22 markers to predict for cases--men with early clinical metastasis after rising PSA. Performance of GC was compared to prognostic factors such as Gleason score and previous gene expression signatures in a withheld validation set. RESULTS: Expression profiles were generated from 545 unique patient samples, with median follow-up of 16.9 years. GC achieved an area under the receiver operating characteristic curve of 0.75 (0.67-0.83) in validation, outperforming clinical variables and gene signatures. GC was the only significant prognostic factor in multivariable analyses. Within Gleason score groups, cases with high GC scores experienced earlier death from prostate cancer and reduced overall survival. The markers in the classifier were found to be associated with a number of key biological processes in prostate cancer metastatic disease progression. CONCLUSION: A genomic classifier was developed and validated in a large patient cohort enriched with prostate cancer metastasis patients and a rising PSA that went on to experience metastatic disease. This early metastasis prediction model based on genomic expression in the primary tumor may be useful for identification of aggressive prostate cancer.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle