Integrated somatic subtypes of localized intermediate-risk prostate cancer.
Notice bibliographique
Résumé
e560 Background: Approximately two thirds of intermediate risk prostate cancer patients are over- or under- treated because we cannot correctly prognose this risk group; therefore we require novel biomarkers to better direct patient therapies and avoid subjecting patients to side effects without benefit. One reason genomic biomarkers are not currently used in clinical settings is because they are notoriously difficult to validate in follow-up studies. Furthermore, the lack of clear prostate cancer subtypes prevents the development of subtype specific biomarkers as is standard practice in breast cancer. We aim to improve biomarker validation rates by defining prostate cancer subtypes that can be used to create subtype specific biomarkers. Methods: First, we assess large scale genomic patterns using whole genome sequencing and methylation data and create integrative subtypes for intermediate risk prostate cancer. Second, we assess associations between specific aberrations and subtypes, and determine whether certain types of molecular aberrations are more important background aberrations for subtype specific biomarker development. Finally, we assess biases in prognostic performance of the published Lalonde biomarker between groups associated with patient subtypes to show that subtype aware biomarkers are necessary. Results: We demonstrate that the Lalonde biomarker is biased by the cohorts’ proportion of TMPRSS2-ERG (T2E) aberrations illustrating the need to develop different biomarkers for patients with T2E and patients without T2E. Further, we suggest integrative subtypes can be used to select patients with similar genomic profiles for biomarker analysis to improve biomarker validation rates. Conclusions: This analysis provides direct guidance for future biomarker development and addresses an important barrier to clinical use of genomic biomarkers for 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».