Clinical-genomic sub-classification of high-risk prostate cancer: Implications for tailoring therapy and clinical trial design.
Notice bibliographique
Résumé
337 Background: Current risk stratification schema have limited prognostic performance in predicting outcome within National Comprehensive Cancer Network (NCCN) high-risk to very high-risk prostate cancer. Methods: Two multicenter high-risk cohorts were used for training (n = 214) and validation (n = 151) of a novel RNA microarray-based integrated clinical-genomic Classifier Optimized for Outcome in High-risk Prostate cancer (COOHP) to classify patients as COOHP favorable high-risk, standard high-risk, or very high-risk. Cox analysis was used to model metastasis-free survival (MFS), prostate cancer-specific survival (PCSS), and overall survival (OS). Model performance was compared to prior sub-classification systems using time-dependent c-indices. Results: Among NCCN high/very high-risk patients in the training cohort, 11% were classified as COOHP favorable high-risk, 70% as COOHP standard high-risk, and 18% as COOHP very high-risk. Patients with COOHP favorable high-risk disease had better rates of 5-year MFS compared to those with COOHP standard high-risk disease (94% vs 76%, hazard ratio [HR] 0.10, p = 0.02), and patients with COOHP very high-risk disease had worse 5-year MFS compared to those with COOHP standard high-risk disease (34% vs 76%, HR 3.5, p < 0.0001). Similarly, patients with COOHP very high-risk disease had worse 10-year PCSS compared to those with COOHP standard high-risk disease (36% vs 82%, HR 4.4, p < 0.0001). The c-indices for 5-year MFS and 10-year PCSS in the training cohort were 0.80 and 0.74, significantly improved compared to prior clinical and clinical-genomic risk stratification systems (0.62-0.69 for 5-year MFS and 0.56-0.63 for 10-year PCSS). These results were consistent in the validation cohort, where 5-year MFS significantly varied among the three COOHP subgroups (100% vs 89% vs 79%, p = 0.020), as did 10-year OS (100% vs 71% vs 53%, p = .040). Conclusions: A clinical-genomic risk stratification system specifically designed to discriminate prognosis in high-risk prostate cancer better identified favorable high-risk and very high-risk subsets of disease compared to prior clinical and clinical-genomic stratification systems.
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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 | 0,043 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».