Abstract 5860: Genomic architecture of prostate cancer at recurrence following radiotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim: Spatial intra-tumoural heterogeneity of prostate cancer is secondary to differential genomics and multi-clonality, even for tumours with the same Gleason grade. These unique features 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 high dose precision radiotherapy. Methods: We identified 11 patients with biopsy-proven multi-focal recurrent prostate cancer following definitive image-guided radiotherapy/brachytherapy. Copy number aberration (CNA) profiling was performed on 33 anatomically distinct tumour foci with 11 matched-normals in the radio-resistant cohort. To assess clonality, 4 cases had matched pre-radiotherapy tumours for copy number profiling. We evaluated for recurrent driver amplifications and deletions, and genomic instability as measured by percent genome aberration (PGA). We also compared these genomic indices against 373 comprehensively profiled sporadic prostate cancers from the Canadian Prostate Cancer Gene Network [Fraser, et al., Nature, 2016]. Results: Independent of Gleason grade, we observed large intra-patient (COV of 0.66-1.13) and inter-patient heterogeneity (p <0.001, one-way ANOVA) in the levels of genomic instability, as judged by PGA scores, among the radioresistant tumours. Interestingly, although total CNA counts did not differ between the radioresistant and sporadic (CPC-GENE) cohorts (median CNAs of 40, radioresistant vs 33, sporadic, p = 0.20], we observed a trend for increased genomic instability in the radioresistant cohort (median PGA of 8.8 vs 4.9, p = 0.059). This concurs with the findings on intra-tumoural spatial CNA analyses, which revealed the acquisition of CNAs that were both common and non-recurrent in the multi-focal radioresistant tumours, thus suggesting a common origin with subsequent divergent evolution. Importantly, we observed a mixture of CNAs, including known drivers of aggressive prostate cancer, namely NKX3-1, PTEN, TP53, CDKN1B, and CDH1, that was shared between pre-radiotherapy and radioresistant tumours, supporting a clonal selection process. We also discovered a novel deleted region on Chr3p, consisting of RAD18 and FANCD2, which was unique only in the radioresistant tumours. Conclusions: Our novel observations in a small cohort of radioresistant prostate cancers favour the model of selection of radioresistant clones, as opposed to new-onset tumours. These results support the current approach of discovering biomarkers a priori, and molecular therapeutic targets for these radioresistant clones, so as to improve the therapeutic ratio of precision radiotherapy. Citation Format: Melvin L.K. Chua, Erle Holgersen, Veronica Sabelnykova, Adriana Salcedo, Alice Meng, Michael Fraser, Theodorus van der Kwast, Paul C. Boutros, Robert G. Bristow. Genomic architecture of prostate cancer at recurrence following radiotherapy [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2017; 2017 Apr 1-5; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2017;77(13 Suppl):Abstract nr 5860. doi:10.1158/1538-7445.AM2017-5860
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 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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».