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Enregistrement W2590191068 · doi:10.1200/jco.2016.34.2_suppl.106

Development and validation of an ADT resistance signature to predict adjuvant hormone treatment failure.

2016· article· en· W2590191068 sur OpenAlexaff
Jeffrey Karnes, Hussam Al-Deen Ashab, Bruce J. Trock, Ashley E. Ross, Harrison Tsai, Jeffrey J. Tosoian, Nicholas Erho, Voleak Choeurng, Kasra Yousefi, Zaid Haddad, Firas Abdollah, Eric A. Klein, Paul L. Nguyen, Felix Y. Feng, Adam P. Dicker, Robert B. Den, Elai Davicioni, Robert B. Jenkins, Tamara L. Lotan, Edward M. Schaeffer

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensGenome British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProstate cancerAndrogen deprivation therapyOncologyInternal medicineCohortGene signatureAdjuvantEnzalutamideLogistic regressionMetastasisCancerAdjuvant therapyAndrogen receptorGene expressionGeneBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

106 Background: Androgen deprivation therapy (ADT) is one of the main treatment options for locally advanced and metastatic prostate cancer. Neuroendocrine prostate cancer (NEPC) is inherently less sensitive or even resistant to ADT. NEPC can be observed de novo (e.g., small cell prostate cancer) but more commonly arises after exposure to ADT. We hypothesized that a gene expression signature of NEPC when measured in primary tumor specimens (RP) of prostatic adenocarcinoma may be useful for predicting patients with innate resistance to ADT. Methods: Expression profiles of 1023 PCa patients treated with RP were obtained from the Decipher GRID database. These were split into training (n=529) and validation (n=494) sets and stratified by the receipt of adjuvant ADT (n=243) or no adjuvant ADT (n=780). A literature review of ADT resistance and neuroendocrine genes identified 1,557 genes as candidates. This set was further filtered, using logistic regression to select a 52-gene ADT resistance signature (ARS). ARS was trained using a generalized linear model with lasso regularization. Survival c-index and Kaplan Meier was used to compare survival differences between treated and untreated patients with high and low ARS scores (defined by median split). Results: In validation cohorts, the ARS was predictive of metastasis in cohorts receiving adjuvant ADT (10-year metastasis free survival c-index of 0.69 (95% CI 0.59-0.78) as compared to 0.45 (95% CI 0.29-0.61) in patients not treated with ADT). Similarly in a separate cohort of untreated patients that received no ADT until after metastatic onset, ARS was not prognostic (c-index 0.53). Among ADT treated patients, those with low ARS scores had a 10 year MFS of 87%, versus 70% in those with high ARS scores (p<0.001). In the subset of men who received ADT after metastatic onset and who developed castrate-resistant prostate cancer (CRPC, n = 41), median time to treatment failure was 1 year in patients with high ARS compared to 2 years for those with low ARS scores (p=0.07). Conclusions: A 52-gene ADT resistance signature was developed which showed significant differences in metastasis-free survival among adjuvant hormone treated but not untreated patients.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,353 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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