Development and validation of a digital Gleason score biomarker signature for risk stratification of patients with prostate cancer.
Notice bibliographique
Résumé
40 Background: Gleason score (GS) is the most widely used grading system of cell differentiation in prostate cancer and one of the best pathological predictors of disease progression. Patients with high GS (> 7) are the most likely to experience metastasis, whereas patients with low GS (< 7) are expected to have favorable long-term outcomes. In addition to the subjective nature of GS assessment, patients with GS 7 represent a heterogeneous group in terms of patient outcomes. In this study a biomarker signature is developed and validated which could improve the prediction of high risk disease among GS 7 radical prostatectomy (RP) patients. Methods: Patient specimens from the Mayo Clinic RP Registry (n = 764) were used for feature selection and training of a 392-feature K-nearest neighbor (KNN, k = 11) classifier. These 392 genomic features were identified by assessing differential expression between patients with GS < 7 and those with GS > 7, using a Bonferroni adjusted T-Test with a p-value threshold of 0.05. The classifier was subsequently validated in two independent patient cohorts (Memorial Sloan Kettering [MSKCC] and German Cancer Research Center [DKFZ]) and compared to a state of the art biomarker signature (Penney et al. 2011). Results: In the MSKCC dataset (GSE21034) our model segregated GS < 7 from GS > 7 patients (n = 56) with an area under the receiver operating characteristic curve (AUC) of 0.97, comparable to the AUC of 0.94 obtained by Penney et al. in their independent validation set (n = 45). Strong performance was observed by our model when discriminating between primary Gleason grade (pGG) 3 and pGG 4 & 5 patients in the MSKCC (n = 130) and DKFZ prostate cancer (GSE29079, n = 47) datasets, achieving AUCs of 0.75 and 0.87, respectively. In the challenging GS 7 subset, our model segregated GS 3 + 4 and 4 + 3 patients in the DKFZ dataset (n = 64) with an AUC of 0.81 outperforming the Penney et al. signature (AUC = 0.60). Conclusions: A biomarker signature was developed which discriminates between low and high GS patients, outperforming a previously reported signature. Further validation of this biomarker signature in additional post RP patients, as well as, pretreatment biopsy specimens is warranted.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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.
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 ».