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Enregistrement W2752996975 · doi:10.1200/jco.2016.34.15_suppl.5019

Clinical and genomic characterization of metastatic small cell/neuroendocrine prostate cancer (SCNC) and intermediate atypical prostate cancer (IAC): Results from the SU2C/PCF/AACRWest Coast Prostate Cancer Dream Team (WCDT).

2016· article· en· W2752996975 sur OpenAlexaff
Eric J. Small, Rahul Aggarwal, Jiaoti Huang, Artem Sokolov, Li Zhang, Joshi J. Alumkal, Jack Youngren, Charles J. Ryan, Adam Foye, Robert E. Reiter, Christopher P. Evans, Martin Gleave, Owen N. Witte, Joshua M. Stuart, Theodore C. Goldstein, George Thomas, Lawrence D. True, Himisha Beltran, Mark A. Rubin, Tomasz M. Beer

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProstate cancerBiopsyEnzalutamideProstateCancerPathologyOncologyInternal medicineAndrogen receptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

5019 Background: SCNC and a novel pathologic subtype, IAC, comprise a growing proportion of mCRPC patients resistant to androgen signaling inhibitors such as Abiraterone (Abi) or Enzalutamide (Enz). We sought to characterize these non-adenocarcinoma (adeno) subtypes in a prospective biopsy study. Methods: Eligible mCRPC pts underwent a metastasis biopsy (bx), and were followed for clinical outcomes. Tissue was both frozen and formalin fixed/paraffin embedded (FFPE). Independent review of FFPE specimens was undertaken by 3 pathologists. Frozen specimens underwent laser capture micro-dissection prior to RNA sequencing (seq). Machine learning was used to derive histology-specific expression signatures. Signature accuracy was evaluated with leave-pair-out cross-validation and application to an independent data set. Results: 226 of 300 planned mCRPC pts (74% resistant to Abi and/or Enz) have undergone bx (including 123 bone, 61 node, and 23 liver bx) with a 78% evaluable biopsy rate. Adeno was identified in 39%, non-adeno in 41% (SCNC in 12%, IAC in 29%), with other mixtures in the remaining 20%. Median overall survival (OS) from time of biopsy for pts with non-adeno histologies was 12.8 months (mos) [ IAC OS = 19.1 mos; SCNC OS = 12.8 mos] versus 25.8 mos in adeno pts (p=0.023). RNAseq data are available from 94 bx. Transcriptional signatures were developed which accurately distinguish adeno, SCNC and IAC. IAC appears to have a signature intermediate between adeno and SCNC. When applied to an independent data set (Beltran et al, Ca Disc 2011), these transcriptional signatures identified SCNC with 100% accuracy, and predict for IAC differentiation in a subset of non-SCNC tumors. Conclusions: A majority of CRPC metastases exhibit non-adenocarcinoma features, which are associated with a shortened survival. IAC and SCNC are genomically distinct, and newly derived transcriptional signatures based on these bx can be used to identify SCNC in an independent data set. Integration of whole exome with RNA-seq data are ongoing to identify pathways up-regulated in IAC and SCNC.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,344 · 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

Citations15
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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