Integrative modelling of clinical, genomic, and microenvironmental factors for improved prediction of patient outcome in localized prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
Prostate cancer represents a major global challenge, with 1.1 million new cases in 2012. According to the Public Health Agency of Canada, by 2028 prostate cancer will be the most commonly diagnosed cancer in the country. The vast majority of men will be diagnosed with localized disease and further stratified into low, intermediate and high risk groups based on clinical and pathological features. Despite patient management schemes tailored to these risk groups, significant rates of over- and under-treatment remain. To improve clinical stratification, molecular features derived from tumour and circulating DNA, RNA and proteins are being evaluated. In prostate cancer, four molecular prognostic signatures (MPS) based on information from derived from RNA and proteins are commercially-available. I hypothesized that molecular features derived from tumour DNA can also be used to develop prognostic MPS. To test this hypothesis, I investigated the ability of copy number alterations (CNAs) to inform patient management in localized prostate cancer. First, I evaluated genes involved in DNA damage sensing as markers of patient response to localized treatment. I found that copy number gains in NBN are predictive for poor outcome in patients treated with radiotherapy but not radical prostatectomy. Next, I evaluated whether combining multiple genes into MPS can improve patient risk stratification. Using an unsupervised approach, I found four molecular subtypes of localized prostate cancer with different patient prognosis. I also identified a synergistic relationship between genomic instability and tumour hypoxia in predicting patient prognosis. Finally, I developed a 100-locus MPS which can identify patients at risk of rapid failure. To ease clinical translation of this MPS, I refined the signature to 31 loci with concordant DNA-RNA changes, and developed a NanoString panel to enable consistent measurement of the MPS in future studies. These findings demonstrate that CNA-based features are informative of patient outcome and can be additive and even synergistic with micro-environmental and clinico-pathological variables. In the future, incorporating other molecular, micro-environmental, and imaging features can drive further improvements to decrease the burden of over-treatment while minimizing treatment failure rates.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».