Long-Term Dynamics of Three Dimensional Telomere Profiles in Circulating Tumor Cells in High-Risk Prostate Cancer Patients Undergoing Androgen-Deprivation and Radiation Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Patient-specific assessment, disease monitoring, and the development of an accurate early surrogate of the therapeutic efficacy of locally advanced prostate cancer still remain a clinical challenge. Contrary to prostate biopsies, circulating tumor cell (CTC) collection from blood is a less-invasive method and has potential as a real-time liquid biopsy and as a surrogate marker for treatment efficacy. In this study, we used size-based filtration to isolate CTCs from the blood of 100 prostate cancer patients with high-risk localized disease. CTCs from five time points: +0, +2, +6, +12 and +24 months were analyzed. Consenting treatment-naïve patients with cT3, Gleason 8-10, or prostate-specific antigen > 20 ng/mL and non-metastatic prostate cancer were included. For all time points, we performed 3D telomere-specific quantitative fluorescence in situ hybridization on a minimum of thirty isolated CTCs. The patients were divided into five groups based on the changes of number of telomeres vs telomere lengths over time and into three clusters based on all telomere parameters found on diagnosis. Group 2 was classified as non-respondent to treatment and the Cluster 3 presented more aggressive phenotype. Additionally, we compared our telomere results with the PSA levels for each patient at 6 months of ADT, at 6 months of completed RT, and at 36 months post-initial therapy. CTCs of patients with PSA levels above or equal to 0.1 ng/mL presented significant increases of nuclear volume, number of telomeres, and telomere aggregates. The 3D telomere analysis of CTCs identified disease heterogeneity among a clinically homogeneous group of patients, which suggests differences in therapeutic responses. Our finding suggests a new opportunity for better treatment monitoring of patients with localized high-risk prostate cancer.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».