Validation of a genomic risk classifier to predict metastasis and prostate cancer-specific mortality in men with positive lymph nodes.
Notice bibliographique
Résumé
125 Background: Men with lymph node involvement (LNI) at prostatectomy (RP) are at high risk of dying from prostate cancer. However, survival following RP is highly variable, with some men apparently cured. Nomograms developed for men with LNI have been based on series where all or the vast majority of men received adjuvant treatment. Because administration of adjuvant treatment is not universal, even for LNI, we evaluated whether the Decipher genomic classifier (GC) can improve upon clinical models to predict metastasis within 5 years (MET5) and prostate cancer specific mortality within 10 years (PCSM10) in a cohort of LNI patients, the majority of whom did not receive adjuvant treatment. Methods: 141 patients from 4 institutions (Johns Hopkins, Mayo Clinic, Leuven, MD Anderson) had LNI at RP, had adequate tissue and clinical data for analysis of MET5, and 86 were analyzed for PCSM10. 43% of men received adjuvant therapy. RP tumor tissue was analyzed by Affymetrix Human Exon 1.0 ST GeneChip; the GC was calculated based on 22 genes in the previously trained and validated algorithm. Logistic regression evaluated whether the GC, dichotomized as high risk (GC score > 0.6) vs low-intermediate risk (≤0.6), improved prediction of MET5 and PCSM10 beyond that achieved with established clinical prognostic factors. Results: 62 men (43%) developed MET5, and 35 (41%) developed PCSM10. For both MET5 and PCSM10 CAPRA-S, number of positive lymph nodes, and age were significant; adjuvant therapy was not significant. GC was a significant independent strong prognostic factor when added to the clinical model for prediction of MET5, odds ratio = 4.04 (95% CI: 1.48, 11.02), p = 0.006, and prediction of PCSM10, odds ratio = 6.71 (95% CI: 2.01, 22.38), p = 0.002. Addition of GC to the clinical model improved the AUC from 0.77 to 0.79 for MET5, and from 0.65 to 0.74 for PCSM10. Conclusions: The Decipher GC significantly improves upon clinical variables to predict metastasis and prostate cancer specific mortality in men at high risk due to LNI. This is the first study to show a genomic classifier predicts outcomes in men with LNI; validation is needed to determine if Decipher can improve treatment decisions in men with LNI.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».