Genomic Gain of 16p13.3 in Prostate Cancer Predicts Poor Clinical Outcome after Surgical Intervention
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Identifying tumors with high metastatic potential is key to improving the clinical management of prostate cancer. Recently, we characterized a chromosome 16p13.3 gain frequently observed in prostate cancer metastases and now demonstrate the prognostic value of this genomic alteration in surgically treated prostate cancer. Dual-color FISH was used to detect 16p13.3 gain on a human tissue microarray representing 304 primary radical prostatectomy (RP) cases with clinical follow-up data. The results were validated in an external dataset. The 16p13.3 gain was detected in 42% (113/267) of the specimens scorable by FISH and was significantly associated with clinicopathologic features of aggressive prostate cancer, including high preoperative PSA (P = 0.03) levels, high Gleason score (GS, P < 0.0001), advanced pathologic tumor stage (P < 0.0001), and positive surgical margins (P = 0.009). The 16p13.3 gain predicted biochemical recurrence (BCR) in the overall cohort (log-rank P = 0.0005), and in subsets of patients with PSA ≤10 or GS ≤7 (log-rank P = 0.02 and P = 0.006, respectively). Moreover, combining the 16p13.3 gain status with standard prognostic markers improved BCR risk stratification and identified a subgroup of patients with high probability of recurrence. The 16p13.3 gain status was also associated with an increased risk of developing distant metastases (log-rank P = 0.03) further substantiating its role in prostate cancer progression. Implications: This study demonstrates the prognostic significance of the 16p13.3 genomic gain in primary prostate tumors, suggesting potential utility in the clinical management of the disease by identifying patients at high risk of recurrence who may benefit from adjuvant therapies. Mol Cancer Res; 16(1); 115–23. ©2017 AACR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».