Genomic biomarkers to predict outcome in Gleason Score 9-10 disease.
Notice bibliographique
Résumé
44 Background: Gleason score (GS) 9-10 prostate cancer (PCa) has classically been considered the most aggressive form of clinically localized disease. However, outcomes remain heterogeneous. Whether specific biomarkers may help guide prognostication within GS 9-10 disease remains unknown. Methods: Microarray-derived gene expression data were obtained from six retrospective radical prostatectomy cohorts (n=1076) and two prospective cohorts with data from the Decipher GRID (n=7000). A total of 957 patients had GS 9-10 disease. Clinical outcomes data (i.e., distant metastasis [DM] and prostate cancer-specific mortality [PCSM]) were available for 1077 patients (201 with GS 9-10 disease). We filtered for genes with high expression levels and differential expression between GS 9-10 and GS ≤8 (via Wilcoxon test with adjustment for false discovery rate [FDR]), and then used using weighted gene co-expression network analysis [WGCNA] to identify distinct modules. Genes with both a low p-value and a high connectivity within each module were included as potential predictors in logistic regression models constructed using elastic net regularization. We also chose genes within the GS 9-10 cohort with q-value <0.01 and <0.3 after FDR correction for outcomes of DM and PCSM, respectively. We used the cross-validated AUC for quantifying the discrimination of each gene set. Results: We identified a set of 12 genes with an AUC of 0.81 for discriminating GS 9-10 vs. GS ≤8. A separate set of 7 genes had an AUC of 0.83 for predicting DM within GS 9-10 patients, compared with an AUC of 0.68 within GS ≤8 patients. A third set of 13 genes had an AUC of 0.93 for predicting PCSM within GS 9-10 patients, but an AUC of only 0.57 for predicting PCSM within GS ≤8. Conclusions: These data suggest that a genomic biomarker signature can strongly discriminate GS 9-10 from GS ≤8. Separate gene sets can also predict DM and PCSM within GS 9-10 patients with high fidelity, but are not as predictive of these outcomes within GS ≤8 patients. These data support the hypothesis that GS 9-10 disease is a biologically distinct yet heterogeneous entity, and biomarker discovery efforts to better guide upfront treatment intensification in this subset are feasible and warranted. (NCT02609269).
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».