Abstract B02: Genomic and transcriptomic profiling of urine in prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Prostate cancer (CaP) affects one in 8 men in the US and Canada, but many of these men could be spared aggressive treatment, often associated with significant morbidity, if diagnostic tools could more accurately assess the risk that the cancer will metastasize. Low pathologic/Gleason grade (Gleason Grade 3+3=6, equivalent to WHO Grade Group 1) is the main defining feature of nonlethal low-risk CaP, and active surveillance (AS) is the standard of care for such men. However, current diagnostic methods cannot accurately separate low and higher risk CaP based on core biopsies, presenting a major dilemma as repeated biopsies during AS carry significant risks. At present no diagnostic tools, either imaging-based or biomarker-based, can safely supplant repeated invasive biopsies. Genomic profiling of liquid biospecimens (“liquid biopsies”) is quickly becoming translated as part of contemporary clinical trials and is being translated for use in the diagnostic setting. Less invasive than traditional solid tissue biopsy approaches, liquid biopsy specimens have the potential to be used not only for early detection but also to monitor therapeutic response and progression. Leveraging the advantage of the anatomic relationship between the prostate and urinary tract, we obtained 11 post-digital rectal exam (DRE) urine samples from patients who presented at the Kingston Health Sciences Centre (Kingston, Ontario) to be evaluated for prostate cancer. Through a pan-Canadian research consortium called PRONTO, we developed a tissue-based classifier (PRONTO-T) differentiating between low- and high-risk cancer with an independently validated AUC of 0.85. This proof-of-concept study tests post-digital rectal examination (DRE) urine samples for genomic features associated with aggressive CaP, including features included in the PRONTO-T risk classifier. DNA and RNA were extracted from 11 post-DRE urine samples. Profiling with a customized NGS-based targeted-methylation panel by Thermo Fisher demonstrated robust signals from urine-derived DNA. Similarly, urine samples profiled with the pan-cancer Oncomine Comprehensive Assay (v3) detected potentially actionable mutations in MET and PIK3CA. RNA obtained from post-DRE urines met quality control standards for transcriptional profiling using the NanoString nCounter System and revealed patterns of gene expression changes consistent with prostate cancer biology. These encouraging preliminary results demonstrate that the profiling of urine can provide sufficient diagnostic and potentially prognostic information to significantly impact the clinical management of prostate cancer. Citation Format: Jane Bayani, Palak G. Patel, Dan Dion, Vanessa Bratti, Ania Ahmadian-Namin, Tamara Jamaspishvili, Jason Izard, D. Robert Siemens, David M. Berman, John M. S. Bartlett. Genomic and transcriptomic profiling of urine in prostate cancer [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Advances in Liquid Biopsies; Jan 13-16, 2020; Miami, FL. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2020;26(11_Suppl):Abstract nr B02.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».