Epigenome-Wide Tumor DNA Methylation Profiling Identifies Novel Prognostic Biomarkers of Metastatic-Lethal Progression in Men Diagnosed with Clinically Localized Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Aside from Gleason sum, few factors accurately identify the subset of prostate cancer patients at high risk for metastatic progression. We hypothesized that epigenetic alterations could distinguish prostate tumors with life-threatening potential. EXPERIMENTAL DESIGN: Epigenome-wide DNA methylation profiling was performed in surgically resected primary tumor tissues from a population-based (n = 430) and a replication (n = 80) cohort of prostate cancer patients followed prospectively for at least 5 years. Metastasis was confirmed by positive bone scan, MRI, CT, or biopsy, and death certificates confirmed cause of death. AUC, partial AUC (pAUC, 95% specificity), and P value criteria were used to select differentially methylated CpG sites that robustly stratify patients with metastatic-lethal from nonrecurrent tumors, and which were complementary to Gleason sum. RESULTS: Forty-two CpG biomarkers stratified patients with metastatic-lethal versus nonrecurrent prostate cancer in the discovery cohort, and eight of these CpGs replicated in the validation cohort based on a significant (P < 0.05) AUC (range, 0.66-0.75) or pAUC (range, 0.007-0.009). The biomarkers that improved discrimination of patients with metastatic-lethal prostate cancer include CpGs in five genes (ALKBH5, ATP11A, FHAD1, KLHL8, and PI15) and three intergenic regions. In the validation dataset, the AUC for Gleason sum alone (0.82) significantly increased with the addition of four individual CpGs (range, 0.86-0.89; all P <0.05). CONCLUSIONS: Eight differentially methylated CpGs that distinguish patients with metastatic-lethal from nonrecurrent tumors were validated. These novel epigenetic biomarkers warrant further investigation as they may improve prognostic classification of patients with clinically localized prostate cancer and provide new insights on tumor aggressiveness. Clin Cancer Res; 23(1); 311-9. ©2016 AACR.
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 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 | 0,007 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».