Characterization of <i>TMPRSS2-ERG</i> Fusion High-Grade Prostatic Intraepithelial Neoplasia and Potential Clinical Implications
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: More than 1,300,000 prostate needle biopsies are done annually in the United States with up to 16% incidence of isolated high-grade prostatic intraepithelial neoplasia (HGPIN). HGPIN has low predictive value for identifying prostate cancer on subsequent needle biopsies in prostate-specific antigen-screened populations. In contemporary series, prostate cancer is detected in approximately 20% of repeat biopsies following a diagnosis of HGPIN. Further, discrete histologic subtypes of HGPIN with clinical implication in management have not been characterized. The TMPRSS2-ERG gene fusion that has recently been described in prostate cancer has also been shown to occur in a subset of HGPIN. This may have significant clinical implications given that TMPRSS2-ERG fusion prostate cancer is associated with a more aggressive clinical course. EXPERIMENTAL DESIGN: In this study, we assessed a series of HGPIN lesions and paired prostate cancer for the presence of TMPRSS2-ERG gene fusion. RESULTS: Fusion-positive HGPIN was observed in 16% of the 143 number of lesions, and in all instances, the matching cancer shared the same fusion pattern. Sixty percent of TMPRSS2-ERG fusion prostate cancer had fusion-negative HGPIN. CONCLUSIONS: Given the more aggressive nature of TMPRSS2-ERG prostate cancer, the findings of this study raise the possibility that gene fusion-positive HGPIN lesions are harbingers of more aggressive disease. To date, pathologic, molecular, and clinical variables do not help stratify which men with HGPIN are at increased risk for a cancer diagnosis. Our results suggest that the detection of isolated TMPRSS2-ERG fusion HGPIN would improve the positive predictive value of finding TMPRSS2-ERG fusion prostate cancer in subsequent biopsies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».