A 38-gene model comprised of key TET2-associated genes shows additive utility to high-risk prostate cancer cases in the prognostication of biochemical recurrence
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early treatment of patients at risk for developing aggressive prostate cancer is able to delay metastasis and reduce mortality; as such, up-front identification of these patients is critical. Several risk classification systems, including CAPRA-S, are currently used for disease prognostication. However, high-risk patients identified by these systems can still exhibit wide-ranging disease outcomes, leading to overtreatment of some patients in this group. METHODS: The master methylation regulator TET2 is downregulated in prostate cancer, where its loss is linked to aggressive disease and poor outcome. Using a random forest strategy, we developed a model based on the expression of 38 genes associated with TET2 utilizing 100 radical prostatectomy samples (training cohort) with a 49% biochemical recurrence rate. This 38-gene model was comprised of both upregulated and downregulated TET2-associated genes with a binary outcome, and was further assessed in an independent validation (n = 423) dataset for association with biochemical recurrence. RESULTS: 38-gene model status was able to correctly identify patients exhibiting recurrence with 81.4% sensitivity in the validation cohort, and added significant prognostic utility to the high-risk CAPRA-S classification group. Patients considered high-risk by CAPRA-S with negative 38-gene model status exhibited no statistically significant difference in time to recurrence from low-risk CAPRA-S patients, indicating that the expression of TET2-associated genes is able to separate truly high-risk cases from those which have a more benign disease course. CONCLUSIONS: The 38-gene model may hold potential in determining which patients would truly benefit from aggressive treatment course, demonstrating a novel role for genes linked to TET2 in the prognostication of PCa and indicating the importance of TET2 dysregulation among high-risk patient groups.
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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 | 0,001 |
| 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 ».