Abstract 4346: Prognostic gene signature for intermediate risk prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The over treatment of prostate cancer patients is a significant concern, as recent clinical trials suggest that many patients are over treated which can lead to significant patient morbidity. Although the Gleason score is a powerful predictor of lethal or indolent disease, a significant proportion (∼40%) of men present with early stage Gleason score (GS) 7 tumors, for whom prognosis is variable. The goal of this study is to develop and optimize a robust prognostic gene signature that can be utilized on formalin fixed paraffin embedded (FFPE) core biopsy tumor material to better classify patients with intermediate risk, GS 7 tumors into good and poor outcome groups. Three gene signatures were derived from publicly available gene expression profiles of the Swedish Watchful Waiting cohort. The Genomic Grade Index consisted of the top 25 molecular signatures discriminating between high (8, 9 & 10) and low (≤ 6) GS tumors. The Lethal Gene Score consisted of the top 25 molecular signatures discriminating between lethal and indolent disease within GS 7 tumors only. A network-based gene signature consisted of 88 genes which accurately stratified GS 7 patients into high risk and low risk groups, resembling the survival curves of high GS and low GS patients. The prognostic capacity of the combined gene signature was tested in silico on the gene expression profiles of the Mayo cohort. Results demonstrated the gene signature's highly robust capacity for differentiating low risk and high risk patients within GS 7 patients. The NanoString nCounter System will be used to quantify mRNA from prostate FFPE blocks to assess the expression of the 138 prognostic genes. 156 archived prostate tumor blocks will be collected from intermediate risk, GS 7 patients enrolled in the 2005 PR5 prostate trial, which also collected 12 years of clinical follow-up information. Results will be correlated with biochemical (PSA) failure rates and overall survival. In short, our findings provide proof-of-principle that through the use of gene signatures it is possible to separate prostate cancer patients of intermediate risk into good and poor outcome groups. Furthermore, they also identify multiple gene candidates whose expression could likely be formulated into a clinically applicable assay, the implementation of which could serve to stratify prostate cancer patients with tumors of intermediate risk into more accurate high and low risk groups. Citation Format: Brian Li, Robin Hallet, Ying Wu, Greg Pong, John Hassell, Sebastien Hotte, Mark Levine, Himansu Lukka, Anita Bane. Prognostic gene signature for intermediate risk prostate cancer. [abstract]. In: Proceedings of the 106th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2015 Apr 18-22; Philadelphia, PA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2015;75(15 Suppl):Abstract nr 4346. doi:10.1158/1538-7445.AM2015-4346
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».