Risk Stratification of Prostate Cancer Through Quantitative Assessment of PTEN Loss (qPTEN)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Phosphatase and tensin homolog (PTEN) loss has long been associated with adverse findings in early prostate cancer. Studies to date have yet to employ quantitative methods (qPTEN) for measuring of prognostically relevant amounts of PTEN loss in postsurgical settings and demonstrate its clinical application. METHODS: PTEN protein levels were measured by immunohistochemistry in radical prostatectomy samples from training (n = 410) and validation (n = 272) cohorts. PTEN loss was quantified per cancer cell and per tissue microarray core. Thresholds for identifying clinically relevant PTEN loss were determined using log-rank statistics in the training cohort. Univariate (Kaplan-Meier) and multivariate (Cox proportional hazards) analyses on various subpopulations were performed to assess biochemical recurrence-free survival (BRFS) and were independently validated. All statistical tests were two-sided. RESULTS: PTEN loss in more than 65% cancer cells was most clinically relevant and had statistically significant association with reduced BRFS in training (hazard ratio [HR] = 2.48, 95% confidence interval [CI] = 1.59 to 3.87; P < .001) and validation cohorts (HR = 4.22, 95% CI = 2.01 to 8.83; P < .001). The qPTEN scoring method identified patients who recurred within 5.4 years after surgery (P < .001). In men with favorable risk of biochemical recurrence (Cancer of the Prostate Risk Assessment - Postsurgical scores <5 and no adverse pathological features), qPTEN identified a subset of patients with shorter BRFS (HR = 5.52, 95% CI = 2.36 to 12.90; P < .001) who may be considered for intensified monitoring and/or adjuvant therapy. CONCLUSIONS: Compared with previous qualitative approaches, qPTEN improves risk stratification of postradical prostatectomy patients and may be considered as a complementary tool to guide disease management after surgery.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».