Urinary TMPRSS2:ERG and PCA3 in an Active Surveillance Cohort: Results from a Baseline Analysis in the Canary Prostate Active Surveillance Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Active surveillance is used to manage low-risk prostate cancer. Both PCA3 and TMPRSS2:ERG are promising biomarkers that may be associated with aggressive disease. This study examines the correlation of these biomarkers with higher cancer volume and grade determined at the time of biopsy in an active surveillance cohort. EXPERIMENTAL DESIGN: Urine was collected after digital rectal examination prospectively as part of the multi-institutional Canary Prostate Active Surveillance Study (PASS). PCA3 and TMPRSS2:ERG levels were analyzed in urine collected at study entry. Biomarker scores were correlated to clinical and pathologic variables. RESULTS: In 387 men, both PCA3 and TMPRSS2:ERG scores were significantly associated with higher volume disease. For a negative repeat biopsy, and 1% to 10%, 11% to 33%, 34% or more positive cores, median PCA3, and TMPRSS2:ERG scores increased incrementally (P < 0.005). Both PCA3 and TMPRSS2:ERG scores were also significantly associated with the presence of high-grade disease. For a negative repeat biopsy, Gleason 6 and Gleason ≥7 cancers, the median PCA3, and TMPRSS2:ERG scores also increased incrementally (P = 0.02 and P = 0.001, respectively). Using the marker scores as continuous variables, the ORs for a biopsy in which cancer was detected versus a negative repeat biopsy (ref) on modeling was 1.41 (95% CI: 1.07-1.85), P = 0.01 for PCA3 and 1.28 (95% CI: 1.10-1.49), P = 0.001 for TMPRSS2:ERG. CONCLUSIONS: For men on active surveillance, both PCA3 and TMPRSS2:ERG seem to stratify the risk of having aggressive cancer as defined by tumor volume or Gleason score.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».