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Enregistrement W2600997186 · doi:10.1200/jco.2017.35.6_suppl.26

Genomic architecture of radioresistant prostate cancer.

2017· article· en· W2600997186 sur OpenAlexaffabout
Melvin L.K. Chua, Erle M. Holgersen, Veronica Y. Sabelnykova, Adriana Salcedo, Alice Meng, Michael Fraser, Theodorus van der Kwast, Paul C. Boutros, Robert G. Bristow

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer ResearchPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProstate cancerRadioresistancePTENMedicineProstateCancerRadiation therapyGenome instabilityCopy-number variationCancer researchOncologyGeneInternal medicineBiologyGenomeGeneticsDNA damage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

26 Background: Spatial intra-tumoral heterogeneity of prostate cancer is secondary to genomic diversity and multi-clonality. These unique features potentially promote resistance to treatment. Here, we investigated if clonal selection or adaptation of new clones dominates in prostate cancer at the time of recurrence following radiotherapy. Methods: We identified 11 patients with biopsy-proven multifocal recurrent prostate cancer following radiotherapy. Copy number aberration (CNA) profiling was performed on 33 anatomically distinct tumor foci with 11 matched-normals. 4 cases had matched pre-radiotherapy tumors for CNA profiling to assess for clonality. We evaluated for recurrent gene amplifications and deletions, and determined genomic instability by percent genome aberration (PGA). We also compared these genomic indices against 373 sporadic prostate cancers from the Canadian Prostate Cancer Gene Network. Results: We observed large intra- and inter-patient variation (p <0.001, one-way ANOVA) in PGA scores among the radioresistant tumors. Interestingly, although total CNA counts did not differ between the radioresistant and sporadic cohorts (median = 40, radioresistant vs 33, sporadic, p = 0.20], there was a trend for increased genomic instability in the radioresistant cohort (median PGA = 8.8 vs 4.9, p = 0.059). Spatial resolution of gene-level CNAs revealed the acquisition of CNAs that were both common and non-recurrent in the multi-focal radioresistant tumors, thus suggesting a common clonal origin, with subsequent divergent evolution. Importantly, we observed a mixture of CNAs, including known prognostic genes in prostate cancer, namely NKX3-1, PTEN, TP53, CDKN1B, and CDH1,that was shared between pre-treatment and radioresistant tumors, favoring clonal selection. We also discovered a novel deleted region on Chr3p, consisting of RAD18 and FANCD2, which was uniquely present in the radioresistant tumors. Conclusions: Our novel observations in a small cohort of radioresistant prostate cancers favor the model of clonal selection, as opposed to new-onset tumors. These results support the discovery of biomarkers a priori, and targeted treatment of these radioresistant clones to improve the therapeutic ratio of precision radiotherapy.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,147
Tête enseignante GPT0,524
Écart entre enseignants0,377 · 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
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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