Prostate cancer genes associated with TMPRSS2–ERG gene fusion and prognostic of biochemical recurrence in multiple cohorts
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent studies have indicated that prostate cancer patients with the TMPRSS2-ERG gene fusion have a higher risk of recurrence. To identify markers associated with TMPRSS2-ERG fusion and prognostic of biochemical recurrence, we analysed a cohort of 139 men with prostate cancer for 502 molecular markers. METHODS: RNA from radical prostatectomy tumour specimens was analysed using cDNA-mediated, annealing, selection, extension and ligation (DASL) to determine mRNAs associated with TMPRSS2-ERG T1/E4 fusion and prognostic of biochemical recurrence. Differentially expressed mRNAs in T1/E4-positive tumours were determined using significance analysis of microarrays (false discovery rate (FDR) <5%). Univariate and multivariate Cox regression determined genes, gene signatures and clinical factors prognostic of recurrence (P-value <0.05, log-rank test). Analysis of two prostate microarray studies (GSE1065 and GSE8402) validated the findings. RESULTS: In the 139 patients from this study and from a 455-patient Swedish cohort, 15 genes in common were differentially regulated in T1/E4 fusion-positive tumours (FDR <0.05). The most significant mRNAs in both cohorts coded ERG. Nine genes were found prognostic of recurrence in this study and in a 596-patient Minnesota cohort. A molecular recurrence score was significant in prognosticating recurrence (P-value 0.000167) and remained significant in multivariate analysis of a mixed clinical model considering Gleason score and TMPRSS2-ERG fusion status. CONCLUSIONS: TMPRSS2-ERG T1/E4 fusion-positive tumours had differentially regulated mRNAs observed in multiple studies, the most significant one coded for ERG. Several mRNAs were consistently associated with biochemical recurrence and have potential clinical utility but will require further validation for successful translation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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)
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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 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 ».