A genomic classifier independently prognostic of prostate cancer death in a high-risk surgical cohort.
Notice bibliographique
Résumé
60 Background: Biomarkers may improve ascertainment of progression risk after radical prostatectomy (RP). We compared two validated post-RP classifiers: the Decipher genomic classifier (GC) and CAPRA-S (based on standard clinicopathologic parameters), to predict prostate cancer-specific mortality (CSM) in a contemporary cohort of RP patients. Methods: From a cohort of 1,010 RP patients treated from 2000-06, a case-cohort design was used to analyze a subset of 219 men with one or more high risk features and available paraffin-embedded tissue. Median follow-up was 6 years. The GC, derived from expression levels of 22 biomarkers and dichotomized to denote low- and high-risk, and CAPRA-S, calculated from preoperative PSA and pathologic grade and staging variables, scores were determined. The scores were evaluated individually and in combination using concordance index, decision curve, (DC), re-classification, and Cox analyses for prediction of CSM. Results: 212 men had full data available to calculate the CAPRA-S; 27 experienced CSM. The c-index for GC (0.78) and CAPRA-S (0.76) were similar, although GC showed improved calibration and higher net-benefit on DC analysis. In 103 patients with high-risk CAPRA-S scores (≥6), GC scores were likewise high-risk for 49, among whom 19 had CSM events. The other 54 men were reclassified as low-risk by GC; among these only 1 CSM event was observed. In multivariable Cox analysis both GC and CAPRA-S were independently prognostic of CSM, with hazard ratios of 1.62 (p<0.001) and 1.22 (p=0.01), respectively for unit score increases. A combined model defined based on the Cox model as (0.20*CAPRA-S + 5.68*GC) was more accurate than either score alone (p<0.001 by likelihood ratio test). DC analysis indicated greater net benefit for the combined model than for either score alone. Conclusions: In men treated with RP at high risk of recurrence based on clinical and pathologic variables, both GC and CAPRA-S were significant predictors of CSM. Notably, GC was able to 'down-risk' >50% of men stratified to high risk based on CAPRA-S alone. Thus the GC provides independent prognostic information, and a model integrating GC and CAPRA-S may further improve the prediction of lethal prostate cancer.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».