MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2921423014 · doi:10.1200/jco.2019.37.7_suppl.126

Radiogenomic characterization of multifocal prostate cancer.

2019· article· en· W2921423014 sur OpenAlexaff
Simpa S. Salami, Jeremy Kaplan, Srinivas Nallandhighal, Mandeep Takhar, Jeffrey J. Tosoian, Matthew Lee, Junhee Yoon, Daniel H. Hovelson, Komal Plouffe, Samuel D. Kaffenberger, Arvin K. George, Jeffrey S. Montgomery, Matthew S. Davenport, Sungyong You, Scott A. Tomlins, Nicole E. Curci, Hyung Lae Kim, Daniel E. Spratt, Aaron M. Udager, Ganesh S. Palapattu

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiomics and Machine Learning in Medical Imaging
Établissements canadiensGenome British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProstate cancerMedicineMagnetic resonance imagingRadiogenomicsProstatectomyATRXProstateCancerPathologyRadiologyInternal medicineGeneMutationBiologyRadiomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

126 Background: Up to 20% of patients with negative multiparametric magnetic resonance imaging (MRI) harbor Gleason score ≥7 prostate cancer (PCa). We sought to elucidate the molecular basis of and determine the prognostic significance of PCa visibility on MRI. Methods: We identified a retrospective cohort of patients who underwent MRI prior to prostatectomy with both MRI visible (PIRADS 3 – 5) and invisible PCa. MRI for each patient was re-reviewed and co-registered with whole-mount histopathology. DNA and RNA were co-isolated from all tumor foci pre-identified on FFPE specimens. High depth, targeted DNA and RNA next generation sequencing was performed to characterize the molecular profile of each tumor focus using the Oncomine Comprehensive Panel (DNA) and a custom targeted RNAseq panel assessing PCa relevant alterations. A multigene RNAseq model was developed and validated in two independent cohorts to predict MRI visible PCa and to determine the prognostic significance of MRI visibility. Results: A total of 26 primary tumor foci from 10 patients were analyzed. Of the 14 (54%) invisible lesions on MRI, 5 (36%) were Gleason 3+4 = 7 and the remainder were Gleason 6. We detected high-confidence prioritized PCa relevant mutations in 54% (14/26) of tumor foci, 43% (6/14) of which were in MRI invisible lesions. Notable point mutations were in APC, AR, ARID1B, ATM, ATRX, BRCA2, FAT1, MAP3K1, NF1, SPEN, SPOP, and TP53. A 9-gene RNA signature, the majority of which were under-expressed cellular organization and structure genes, was developed to predict MRI visibility with an AUC of 0.89. Validation of this signature in an independent data set (n = 16) yielded an AUC of 0.88 with a specificity of 100% for predicting MRI visible tumors. Using this signature in a cohort of 375 patients with clinical follow up, we found that predicted MRI visibility status was not an independent predictor of biochemical recurrence, metastasis-free survival, or PCa specific mortality (all p > 0.05). Conclusions: We observed under-expression of cellular organization and structural genes in MRI visible tumors compared to MRI invisible cancer foci. Using our validated signature to predict MRI visibility status, we found that MRI visibility is not a significant predictor of oncological outcomes.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,402 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical Oncology→Même sujetRadiomics and Machine Learning in Medical Imaging→Travaux en français237 207→