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Enregistrement W2589743022 · doi:10.1200/jco.2014.32.4_suppl.26

Using NBN to predict biochemical relapse following image-guided radiotherapy (IGRT) for intermediate-risk prostate cancer (IR-PCa).

2014· article· en· W2589743022 sur OpenAlexaff
Alejandro Berlín, Emilie Lalonde, Gaetano Zafarana, Jenna Sykes, Varune Rohan Ramnarine, Wan L. Lam, Alice Meng, Michael Milosevic, Theodorus van der Kwast, Paul C. Boutros, Robert G. Bristow

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of TorontoUniversity of British ColumbiaUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProstate cancerImage-guided radiation therapyOncologyCohortProstatectomyProportional hazards modelInternal medicineHazard ratioCancerRadiation therapyProstate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

26 Background: Despite the use of clinical prognostic factors, 20 to 40% of patients with intermediate-risk prostate cancer (IR-PCa) fail local treatment for unexplained reasons. Given that an accurate DNA damage response (DDR) may be associated with genetic instability and radioresponse, we investigated whether copy number alterations (CNAs) in DDR genes are predictive or prognostic following local treatment. Methods: Using array comparative genomic hybridization (aCGH), we characterized CNAs in biopsies derived from 126 IR-PCa pts. who underwent image-guided radiotherapy (IGRT). We studied the DDR-sensing genes: MRE11A, RAD50, NBN, ATM, and ATR. The IGRT cohort (median dose: 76.4Gy; median follow-up: 7.8yrs) was compared to a radical prostatectomy (RP) cohort (154 pts. from Memorial Sloan-Kettering Cancer Center database; median follow-up: 4.8yrs). CNAs were then tested for their independent prognostic capability using Kaplan-Meir method and Cox proportional hazard models. Results: In our IGRT cohort, m,ost frequent DDR gene CNAs were: NBN 20 of 126 (15.9%), ATR 11of 126 (8.7%), and ATM 7 of 126 (5.5%). NBN CNAs were mainly gains (19/20) and strongly correlated with increased NBN-mRNA abundance compared to NBN-neutral cases (p=0.016). CNAs in DDR genes were not associated with GS, prostate-specific antigen, or T-stage. Importantly, NBN gain ranked among the top 3.3% of all genes in terms of its strength of association with the percent of the genome altered (PGA). After adjusting for clinical factors in a multivariate model, NBN gain was a significant independent predictor of 5 years-biochemical relapse-free rate (bRFR) following IGRT (48.6% versus 78.8%; HR = 3.14, 95% CI: 1.42-6.94, p=0.004). No DDR CNA was prognostic in the RP cohort. Increased NBN mRNA expression correlated to radioresistance in vitro (i.e. clonogenic surviving fraction after 3Gy) in five prostate cancer cell lines (R2= 0.665). This relationship was not observed for any of the other DDR genes. Conclusions: NBN copy number gain or increased expression correlates with tumor genomic instability, decreased bRFR (IGRT- but not surgery-treated pts.) and intrinsic prostate cancer cell radioresistance. If validated in independent IGRT cohorts, NBN gain could be the first PCa predictive biomarker to facilitate local treatment decisions using precision medicine approaches.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,380 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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