<i>NKX3.1</i> Haploinsufficiency Is Prognostic for Prostate Cancer Relapse following Surgery or Image-Guided Radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite the use of prostate specific antigen (PSA), Gleason-score, and T-category as prognostic factors, up to 40% of patients with intermediate-risk prostate cancer will fail radical prostatectomy or precision image-guided radiotherapy (IGRT). Additional genetic prognosticators are needed to triage these patients toward intensified combination therapy with novel targeted therapeutics. We tested the role of the NKX3.1 gene as a determinant of treatment outcome given its reported roles in tumor initiating cell (TIC) renewal, the DNA damage response, and cooperation with c-MYC during prostate cancer progression. METHODS: Using high-resolution array comparative genomic hybridization (aCGH), we profiled the copy number alterations in TIC genes using tumor DNA from frozen needle biopsies derived from 126 intermediate-risk patients who underwent IGRT. These data were correlated to biochemical relapse-free rate (bRFR) by the Kaplan-Meier method and Cox proportional hazards models. RESULTS: A screen of the aCGH-IGRT data for TIC genes showed frequent copy number alterations for NKX3.1, PSCA, and c-MYC. NKX3.1 haploinsufficiency was associated with increased genomic instability independent of PSA, T-category, and Gleason-score. After adjusting for clinical factors in a multivariate model, NKX3.1 haploinsufficiency was associated with bRFR when tested alone (HR = 3.05, 95% CI: 1.46-6.39, P = 0.0030) or when combined with c-MYC gain (HR = 3.88, 95% CI: 1.78-8.49, P = 0.00067). A similar association was observed for patients following radical prostatectomy with a public aCGH database. NKX3.1 status was associated with positive biopsies post-IGRT and increased clonogen radioresistance in vitro. CONCLUSIONS: Our results support the use of genomic predictors, such as NKX3.1 status, in needle biopsies for personalized approaches to prostate cancer management.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».