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Enregistrement W2121098984 · doi:10.1126/scitranslmed.aac9511

Plasma <i>AR</i> and abiraterone-resistant prostate cancer

2015· article· en· W2121098984 sur OpenAlexfundno aff
Alessandro Romanel, Delila Gasi Tandefelt, Vincenza Conteduca, Anuradha Jayaram, Nicola Casiraghi, Daniel Wetterskog, Samanta Salvi, Dino Amadori, Zafeiris Zafeiriou, Pasquale Rescigno, Diletta Bianchini, Giorgia Gurioli, Valentina Casadio, Suzanne Carreira, Jane Goodall, Anna Wingate, Roberta Ferraldeschi, Nina Tunariu, Penny Flohr, Ugo De Giorgi, Johann S. de Bono, Francesca Demichelis, Gerhardt Attard

Notice bibliographique

RevueScience Translational Medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Cancer ResearchProstate Cancer UKNational Cancer InstituteNational Institute for Health and Care ResearchCancer Research UK
Mots-clésAbirateroneProstate cancerMedicineCancerAbiraterone acetateProstateOncologyInternal medicineUrologyAndrogen deprivation therapyAndrogen receptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Androgen receptor (AR) gene aberrations are rare in prostate cancer before primary hormone treatment but emerge with castration resistance. To determine AR gene status using a minimally invasive assay that could have broad clinical utility, we developed a targeted next-generation sequencing approach amenable to plasma DNA, covering all AR coding bases and genomic regions that are highly informative in prostate cancer. We sequenced 274 plasma samples from 97 castration-resistant prostate cancer patients treated with abiraterone at two institutions. We controlled for normal DNA in patients' circulation and detected a sufficiently high tumor DNA fraction to quantify AR copy number state in 217 samples (80 patients). Detection of AR copy number gain and point mutations in plasma were inversely correlated, supported further by the enrichment of nonsynonymous versus synonymous mutations in AR copy number normal as opposed to AR gain samples. Whereas AR copy number was unchanged from before treatment to progression and no mutant AR alleles showed signal for acquired gain, we observed emergence of T878A or L702H AR amino acid changes in 13% of tumors at progression on abiraterone. Patients with AR gain or T878A or L702H before abiraterone (45%) were 4.9 and 7.8 times less likely to have a ≥50 or ≥90% decline in prostate-specific antigen (PSA), respectively, and had a significantly worse overall [hazard ratio (HR), 7.33; 95% confidence interval (CI), 3.51 to 15.34; P = 1.3 × 10(-9)) and progression-free (HR, 3.73; 95% CI, 2.17 to 6.41; P = 5.6 × 10(-7)) survival. Evaluation of plasma AR by next-generation sequencing could identify cancers with primary resistance to abiraterone.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations441
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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