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Enregistrement W2311347322 · doi:10.1200/jco.2015.33.15_suppl.5003

Characterization of neuroendocrine prostate cancer (NEPC) in patients with metastatic castration resistant prostate cancer (mCRPC) resistant to abiraterone (Abi) or enzalutamide (Enz): Preliminary results from the SU2C/PCF/AACR West Coast Prostate Cancer Dream Team (WCDT).

2015· article· en· W2311347322 sur OpenAlexaff
Eric J. Small, Jiaoti Huang, Jack Youngren, Artem Sokolov, Rahul Aggarwal, George Thomas, Lawrence D. True, Li Zhang, Adam Foye, Joshi J. Alumkal, Charles J. Ryan, Matthew B. Rettig, Christopher P. Evans, Martin Gleave, Robert Baertsch, Joshua M. Stuart, Robert E. Reiter, Primo N. Lara, Kim N., Tomasz M. Beer

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnzalutamideProstate cancerMedicineMetastasisHistologyProstateCancerPTENBiopsyAdenocarcinomaPathologyOncologyCancer researchInternal medicineAndrogen receptorBiologyPI3K/AKT/mTOR pathway

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

5003 Background: Mechanisms of resistance to androgen signaling inhibitors such as Abi or Enz are poorly understood. An increasing % of these pts develop NEPC. Pathologic (path), clinical, and genomic characterization of pts with NEPC was undertaken in the context of the WCDT project, which seeks to identify genetic pathways underlying primary and acquired resistance to Abi and Enz. Methods: Eligible mCRPC pts underwent a metastasis (met) biopsy (bx) at one of 5 WCDT centers, using a standardized bx protocol, and were uniformly followed for clinical outcomes. Tissue was both frozen, and formalin fixed/paraffin embedded. Independent path review was undertaken by 3 pathologists. Frozen specimens underwent laser capture micro-dissection, RNA isolation, library preparation and RNA sequencing (seq). Machine learning was used to derive a NEPC expression signature. Results: 150 of 300 planned mCRPC pts have undergone bx. Path review has been undertaken in 101. Classic small cell cancer (SmCC) was identified in 12%, adenocarcinoma (adenoca) in 33%. An intermediate histology distinct from SmCC or adenoca was seen in 27%. The remaining 28% were mixed histologies or were not classifiable. Anatomic site of bx (node, bone, liver) did not appear to enrich for a particular histology. Median overall survival was: not reached at 22 mos of follow-up in pts with adenoca, 8.9 mos in pts with intermediate histology, and 6.6 mos in pts with SmCC (log rank p = 0.027). RNAseq data are available on 45 biopsies. A 50 gene signature with 97% accuracy for NEPC (defined as SmCC or intermediate histology) was developed. Conclusions: RNAseq and expression analysis can be accomplished in small bone and soft tissue mCRPC biopsies. A distinct histology, intermediate to SmCC and adeno, was observed in 27% of pts. The development of NEPC in mCRPC resistant to Abi or Enz is far more common than previously appreciated and appears to result in poor survival. A 50 gene NEPC expression signature was derived which provides insight into the biology and potential treatment of NEPC.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,559
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,323 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations60
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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