Quantification of large scale DNA organization for predicting prostate cancer recurrence
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates whether Genomic Organization at Large Scales (which we propose to call GOALS) as quantified via nuclear phenotype characteristics and cell sociology features (describing cell organization within tissue) collected from prostate tissue microarrays (TMAs) can separate biochemical failure from biochemical nonevidence of disease (BNED) after radical prostatectomy (RP). Of the 78 prostate cancer tissue cores collected from patients treated with RP, 16 who developed biochemical relapse (failure group) and 16 who were BNED patients (nonfailure group) were included in the analyses (36 cores from 32 patients). A section from this TMA was stained stoichiometrically for DNA using the Feulgen-Thionin methodology, and scanned with a Pannoramic MIDI scanner. Approximately 110 nuclear phenotypic features, predominately quantifying large scale DNA organization (GOALS), were extracted from each segmented nuclei. In addition, the centers of these segmented nuclei defined a Voronoi tessellation and subsequent architectural analysis. Prostate TMA core classification as biochemical failure or BNED after RP using GOALS features was conducted (a) based on cell type and cell position within the epithelium (all cells, all epithelial cells, epithelial >2 cell layers away from basement membrane) from all cores, and (b) based on epithelial cells more than two cell layers from the basement membrane using a Classifier trained on Gleason 6, 8, 9 (16 cores) only and applied to a Test set consisting of the Gleason 7 cores (20 cores). Successful core classification as biochemical failure or BNED after RP by a linear classifier was 75% using all cells, 83% using all epithelial cells, and 86% using epithelial >2 layers. Overall success of predicted classification by the linear Classifier of (b) was 87.5% using the Training Set and 80% using the Test Set. Overall success of predicted progression using Gleason score alone was 75% for Gleason >7 as failures and 69% for Gleason >6 as failures. © 2017 International Society for Advancement of Cytometry.
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) | 0,001 | 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 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 ».