Validation of a genomic-clinical classifier model for predicting clinical recurrence of patients with localized prostate cancer in a high-risk population.
Notice bibliographique
Résumé
175 Background: The efficient delivery of adjuvant and salvage therapy after radical prostatectomy in patients with prostate cancer is hampered by a lack of biomarkers to assess the risk of clinically significant recurrence and progression. Methods: Mayo Clinic Radical Prostatectomy Registry (RP) patient specimens were selected from a case-control cohort with 14 years median follow-up for training and initial validation of an expression biomarker genomic classifier (GC). An independent, blinded case-cohort study of high-risk RP subjects was used to validate GC, comparing the performance of GC to a multivariate logistic regression clinical model (CM) and GC combined with clinical variables (genomic-clinical classifier, GCC) for predicting clinical recurrence (defined as positive bone or CT scan within 5 years after biochemical recurrence). The concordance index (c-index) and Cox model were used to evaluate discrimination and estimate the risk of clinical recurrence. Results: In the training subset (n=359), both GC and GCC had a c-index of 0.90 whereas CM had a c-index of 0.76. In the internal validation set (n=186), GC and GCC had a c-index of 0.76 and 0.75, while CM had a c-index of 0.69. In an independent high-risk study (n=219), GC and GCC had a c-index of 0.77 and 0.76, while CM had a c-index of 0.68. In subset analysis of Gleason score 7 patients within the high-risk group, GC and GCC showed improved discrimination with c-index of 0.78 and 0.76, respectively compared to 0.70 for CM. In the high-risk group, the risk of recurrence by GC model score quartiles at 5 years after RP was estimated at 1%, 5%, 5% and 18%. Conclusions: The GC model shows improved performance over CM in the prediction of clinical recurrence in a high-risk cohort and in subset analysis of Gleason score 7 patients. The addition of clinical variables to the GC model did not significantly contribute to classifier performance in patients with high-risk features. We are further testing the performance of the GC and GCC models and their usefulness in guiding decision-making (e.g., for the adjuvant therapy setting) in additional studies of prostate cancer clinical risk groups.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».