Perineural Invasion and Risk of Lethal Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Prostate cancer has a propensity to invade and grow along nerves, a phenomenon called perineural invasion (PNI). Recent studies suggest that the presence of PNI in prostate cancer has been associated with cancer aggressiveness. Methods: We investigated the association between PNI and lethal prostate cancer in untreated and treated prostate cancer cohorts: the Swedish Watchful Waiting Cohort of 615 men who underwent watchful waiting, and the U.S. Health Professionals Follow-Up Study of 849 men treated with radical prostatectomy. One pathologist performed a standardized histopathologic review assessing PNI and Gleason grade. Patients were followed from diagnosis until metastasis or death. Results: The prevalence of PNI was 7% and 44% in the untreated and treated cohorts, respectively. PNI was more common in high Gleason grade tumors in both cohorts. PNI was associated with enhanced tumor angiogenesis, but not tumor proliferation or apoptosis. In the Swedish study, PNI was associated with lethal prostate cancer [OR 7.4; 95% confidence interval (CI), 3.6–16.6; P < 0.001]. A positive, although not statistically significant, association persisted after adjustment for age, Gleason grade, and tumor volume (OR 1.9; 95% CI, 0.8–5.1; P = 0.17). In the U.S. study, PNI predicted lethal prostate cancer independent of clinical factors (HR 1.8; 95% CI, 1.0, 3.3; P =0.04). Conclusions: These data support the hypothesis that perineural invasion creates a microenvironment that promotes cancer aggressiveness. Impact: Our findings suggest that PNI should be a standardized component of histopathologic review, and highlights a mechanism underlying prostate cancer metastasis. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev; 26(5); 719–26. ©2017 AACR.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».