Plasma osteopontin as a biomarker of prostate cancer aggression: relationship to risk category and treatment response
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: High plasma osteopontin (OPN) has been linked to tumour hypoxia, metastasis, and poor prognosis. This study aims to assess whether plasma osteopontin was a biomarker of increasing progression within prostate cancer (PCa) prognostic groups and whether it reflected treatment response to local and systemic therapies. METHODS: Baseline OPN was determined in men with localised (n=199), locally recurrent (n=9) and castrate-resistant, metastatic PCa (CRPC-MET; n=37). Receiver-operating curves (ROC) were generated to describe the accuracy of OPN for distinguishing between localised risk groups or localised vs metastatic disease. We also measured OPN pre- and posttreatment, following radical prostatectomy, external beam radiotherapy (EBRT), androgen deprivation (AD) or taxane-based chemotherapy. RESULTS: The CRPC-MET patients had increased baseline values (mean 219; 56-513 ng ml(-1); P<0.0001) compared with the localised, non-metastatic group (mean 72; 12-438 ng ml(-1)). The area under the ROC to differentiate localised vs metastatic disease was improved when OPN was added to prostate-specific antigen (PSA) (0.943-0.969). Osteopontin neither distinguished high-risk PCa from other localised PCa nor correlated with serum PSA at baseline. Osteopontin levels reduced in low-risk patients after radical prostatectomy (P=0.005) and in CRPC-MET patients after chemotherapy (P=0.027), but not after EBRT or AD. CONCLUSION: Plasma OPN is as good as PSA at predicting treatment response in CRPC-MET patients after chemotherapy. Our data do not support the use of plasma OPN as a biomarker of increasing tumour burden within localised PCa.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».