Urine <i>TMPRSS2:ERG</i> Fusion Transcript Stratifies Prostate Cancer Risk in Men with Elevated Serum PSA
Notice bibliographique
Résumé
More than 1,000,000 men undergo prostate biopsy each year in the United States, most for "elevated" serum prostate-specific antigen (PSA). Given the lack of specificity and unclear mortality benefit of PSA testing, methods to individualize management of elevated PSA are needed. Greater than 50% of PSA-screened prostate cancers harbor fusions between the transmembrane protease, serine 2 (TMPRSS2) and v-ets erythroblastosis virus E26 oncogene homolog (avian) (ERG) genes. Here, we report a clinical-grade, transcription-mediated amplification assay to risk stratify and detect prostate cancer noninvasively in urine. The TMPRSS2:ERG fusion transcript was quantitatively measured in prospectively collected whole urine from 1312 men at multiple centers. Urine TMPRSS2:ERG was associated with indicators of clinically significant cancer at biopsy and prostatectomy, including tumor size, high Gleason score at prostatectomy, and upgrading of Gleason grade at prostatectomy. TMPRSS2:ERG, in combination with urine prostate cancer antigen 3 (PCA3), improved the performance of the multivariate Prostate Cancer Prevention Trial risk calculator in predicting cancer on biopsy. In the biopsy cohorts, men in the highest and lowest of three TMPRSS2:ERG+PCA3 score groups had markedly different rates of cancer, clinically significant cancer by Epstein criteria, and high-grade cancer on biopsy. Our results demonstrate that urine TMPRSS2:ERG, in combination with urine PCA3, enhances the utility of serum PSA for predicting prostate cancer risk and clinically relevant cancer on biopsy.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».