Distinguishing aggressive versus nonaggressive prostate cancer using a novel prognostic proteomics biopsy test, ProMark.
Notice bibliographique
Résumé
5090 Background: Current clinical and pathological parameters are insufficient for accurate prediction of progression risk for patients with biopsy Gleason grades 3+3 or 3+4. Reasons for this include biopsy sampling error and pathologist grading discordance, resulting in inaccurate prostate pathology assessment. Consequently, a majority of these patients are over-treated. We have established a novel proteomics-based test, ProMark for automated quantitative measurements of biomarkers from tumor epithelium of intact FFPE biopsy tissue. The test generates a personalized risk score predictive of prostate tumor pathology at the time of biopsy. Methods: A clinical biopsy simulation study using prostatectomy tissue (N=380) was designed to identify 12 biomarkers that can predict surgical Gleason score and lethal disease despite sampling error. Next, a clinical study of 381 biopsies with matched prostatectomy annotation was done to select the best marker subset predictive of prostate pathology. Subsequently, the locked model was validated in a separate blinded clinical study with centralized Gleason grading (N=274). Results: The Promark risk scores were strongly predictive of prostate tumor pathology, the primary study objective. The test was able to separate ‘favorable’ cases [surgical Gleason score 3+3 or 3+4; organ-confined (<=pT2)] from ‘non-favorable’ cases [non-organ-confined disease (≥T3a, N, or M) or surgical Gleason >=4+3] with an AUC of 0.68 (0.61-0.74;p<0.0001). At risk score <0.33 the specificity for prediction of favorable disease is 90% with a predictive value of 81%. At a risk score > 0.8, the predictive value for non-favorable disease is 77%. Importantly, ProMark provides improved personalized disease prediction relative to standard risk stratification systems, including NCCN and D’Amico. Conclusions: We have established a novel prognostic test, ProMark, for prostate cancer biopsies. The risk scores are generated independent of clinical and pathological parameters and correlate strongly with pathological outcome. The test could be useful as an aid in clinical decision making for stratification of patients into good and poor candidates for active surveillance.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».