Transcriptome-wide analysis of matched biopsy and prostatectomy to measure genomic classifiers of prostate cancer progression and field effect.
Notice bibliographique
Résumé
85 Background: Active surveillance (AS) allows patients with localized prostate cancer to delay and even avoid treatments that carry risk of significant side-effects. However, biomarkers are needed to more accurately risk-stratify patients and enhance acceptance of AS. Challenges with biomarkers measured from needle biopsy specimen that need to be address include limited material, tumor and specimen heterogeneity and fragmentation of RNA. Methods: A total of 23 patients with matched formalin-fixed paraffin-embedded (FFPE) biopsy and radical prostatectomy (RP) specimens were identified at University of California, San Francisco and Cedar Sinai. For each patient, samples were taken from tumor, non-neoplastic tissue adjacent to tumor (NAT) and non-neoplastic tissue contralateral to tumor (NCT) from both biopsy and RP specimens. RNA expression was measured in 130 samples using the 1.4 million feature Affymetrix Human Exon 1.0 ST arrays. Results: From 1 mm cylindrical cores punched from FFPE blocks, sufficient RNA was extracted for the assay from 63 out of 69 (91%) biopsy specimens and 69 out of 69 (100%) RP specimens. Median RNA yield from biopsies was lower than RP specimens but a similar quantity and quality of cDNA was amplified from the 100 ng RNA required for the assay. RNA from 62/63 (98%) of the biopsy specimens and 68/69 (99%) of the RP specimens generated expression data that passed quality control. Genomic classifiers (GC) predicting metastasis (GC1) and presence of high Gleason grade tumor (GC2) were highly correlated between matched biopsy and RP specimens with R=0.74 (p=0.0003) and R=0.63 (p=0.004), respectively. For GC2, matched tumor and NAT from RP had a higher correlation (R=0.57, p=0.0045) than matched tumor and NCT (R=0.10, p=0.67). There was no relationship between percentage of stromal contamination in the biopsy and the GC scores for either classifier, R=0.02 (p=0.91) and R=-0.16 (p=0.28) respectively. Conclusions: RNA expression levels can be measured in FFPE needle biopsy on a genome-wide scale with similar data quality compared to RP specimens. GC scores from biopsies and RP samples correlate well, are robust to stromal contamination, and are present in adjacent non-neoplastic tissue.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».