Utility of Incorporating Genetic Variants for the Early Detection of Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Several single nucleotide polymorphisms (SNP) have been associated with the risk of prostate cancer. The clinical utility of using SNPs in the early detection of prostate cancer has not been evaluated. EXPERIMENTAL DESIGN: We examined a panel of 25 SNPs from candidate genes and chromosomal regions in 3,004 unselected men who were screened for prostate cancer using serum prostate-specific antigen (PSA) and digital rectal examination. All underwent a prostate biopsy. We evaluated the ability of these SNPs to help predict the presence of prostate cancer at biopsy. RESULTS: Of the 3,004 patients, 1,389 (46.2%) were found to have prostate cancer. Fifteen of the 25 SNPs studied were significantly associated with prostate cancer (P=0.02-7x10(-8)). We selected a combination of 4 SNPs with the best predictive value for further study. After adjusting for other predictive factors, the odds ratio for patients with all four of the variant genotypes compared with men with no variant genotype was 5.1 (95% confidence interval, 1.6-16.5; P=0.006). When incorporated into a nomogram, genotype status contributed more significantly than PSA, family history, ethnicity, urinary symptoms, and digital rectal examination (area under the curve=0.74). The positive predictive value of the PSA test ranged from 42% to 94% depending on the number of variant genotypes carried (P=1x10(-15)). CONCLUSIONS: SNP genotyping can be used in a clinical setting for the early detection of prostate cancer in a nomogram approach and by improving the positive predictive value of the PSA test.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».