Evaluation of ERG and SPINK1 by Immunohistochemical Staining and Clinicopathological Outcomes in a Multi-Institutional Radical Prostatectomy Cohort of 1067 Patients
Notice bibliographique
Résumé
Distinguishing between patients with early stage, screen detected prostate cancer who must be treated from those that can be safely watched has become a major issue in prostate cancer care. Identification of molecular subtypes of prostate cancer has opened the opportunity for testing whether biomarkers that characterize these subtypes can be used as biomarkers of prognosis. Two established molecular subtypes are identified by high expression of the ERG oncoprotein, due to structural DNA alterations that encode for fusion transcripts in approximately ½ of prostate cancers, and over-expression of SPINK1, which is purportedly found only in ERG-negative tumors. We used a multi-institutional prostate cancer tissue microarray constructed from radical prostatectomy samples with associated detailed clinical data and with rigorous selection of recurrent and non-recurrent cases to test the prognostic value of immunohistochemistry staining results for the ERG and SPINK1 proteins. In univariate analysis, ERG positive cases (419/1067; 39%) were associated with lower patient age, pre-operative serum PSA levels, lower Gleason scores (≤ 3+4=7) and improved recurrence free survival (RFS). On multivariate analysis, ERG status was not correlated with RFS, disease specific survival (DSS) or overall survival (OS). High-level SPINK1 protein expression (33/1067 cases; 3%) was associated with improved RFS on univariate and multivariate Cox regression analysis. Over-expression of either protein was not associated with clinical outcome. While expression of ERG and SPINK1 proteins was inversely correlated, it was not mutually exclusive since 3 (0.28%) cases showed high expression of both. While ERG and SPINK1 appear to identify discrete molecular subtypes of prostate cancer, only high expression of SPINK1 was associated with improved clinical outcome. However, by themselves, neither ERG nor SPINK1 appear to be useful biomarkers for prognostication of early stage prostate cancer.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».