Development and Clinical Validation of an <i>In Situ</i> Biopsy-Based Multimarker Assay for Risk Stratification in Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Prostate cancer aggressiveness and appropriate therapy are routinely determined following biopsy sampling. Current clinical and pathologic parameters are insufficient for accurate risk prediction leading primarily to overtreatment and also missed opportunities for curative therapy. EXPERIMENTAL DESIGN: An 8-biomarker proteomic assay for intact tissue biopsies predictive of prostate pathology was defined in a study of 381 patient biopsies with matched prostatectomy specimens. A second blinded study of 276 cases validated this assay's ability to distinguish "favorable" versus "nonfavorable" pathology independently and relative to current risk classification systems National Comprehensive Cancer Network (NCCN and D'Amico). RESULTS: A favorable biomarker risk score of ≤0.33, and a nonfavorable risk score of >0.80 (possible range between 0 and 1) were defined on "false-negative" and "false-positive" rates of 10% and 5%, respectively. At a risk score ≤0.33, predictive values for favorable pathology in very low-risk and low-risk NCCN and low-risk D'Amico groups were 95%, 81.5%, and 87.2%, respectively, higher than for these current risk classification groups themselves (80.3%, 63.8%, and 70.6%, respectively). The predictive value for nonfavorable pathology was 76.9% at biomarker risk scores >0.8 across all risk groups. Increased biomarker risk scores correlated with decreased frequency of favorable cases across all risk groups. The validation study met its two coprimary endpoints, separating favorable from nonfavorable pathology (AUC, 0.68; P < 0.0001; OR, 20.9) and GS-6 versus non-GS-6 pathology (AUC, 0.65; P < 0.0001; OR, 12.95). CONCLUSIONS: The 8-biomarker assay provided individualized, independent prognostic information relative to current risk stratification systems, and may improve the precision of clinical decision making following prostate biopsy.
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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 | 0,011 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».