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Enregistrement W3119850026 · doi:10.1016/j.eururo.2020.12.040

The Mutational Landscape of Metastatic Castration-sensitive Prostate Cancer: The Spectrum Theory Revisited

2021· article· en· W3119850026 sur OpenAlexafffund
Matthew P. Deek, Kim Van der Eecken, Ryan Phillips, Neil R. Parikh, Pedro Isaacsson Velho, Tamara L. Lotan, Amar U. Kishan, Tobias Maurer, Paul C. Boutros, Christopher M. Hovens, Matthew Abramowtiz, Alan Pollack, Neil Desai, Bradley J. Stish, Felix Y. Feng, Mario Eisenberger, Michael A. Carducci, Kenneth J. Pienta, Mark C. Markowski, Channing J. Paller, Emmanuel S. Antonarakis, Alejandro Berlín, Piet Ost, Phuoc T. Tran

Notice bibliographique

RevueEuropean Urology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthMcMaster UniversityMovember FoundationNational Cancer InstituteProstate Cancer Foundation
Mots-clésMedicineProstate cancerCastrationOncologyProstateCancerInternal medicineGynecologyHormone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Emerging data suggest that metastasis is a spectrum of disease burden rather than a binary state, and local therapies, such as radiation, might improve outcomes in oligometastasis. However, current definitions of oligometastasis are solely numerical. OBJECTIVE: To characterize the somatic mutational landscape across the disease spectrum of metastatic castration-sensitive prostate cancer (mCSPC) to elucidate a biological definition of oligometastatic CSPC. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: This was a retrospective study of men with mCSPC who underwent clinical-grade sequencing of their tumors (269 primary tumor, 25 metastatic sites). Patients were classified as having biochemically recurrent (ie, micrometastatic), metachronous oligometastatic (≤5 lesions), metachronous polymetastatic (>5 lesions), or de novo metastatic (metastasis at diagnosis) disease. OUTCOME MEASUREMENTS AND STATISTICAL ANALYSIS: We measured the frequency of driver mutations across metastatic classifications and the genomic associations with radiographic progression-free survival (rPFS) and time to castrate-resistant prostate cancer (CRPC). RESULTS AND LIMITATIONS: The frequency of driver mutations in TP53 (p = 0.01), WNT (p = 0.08), and cell cycle (p = 0.04) genes increased across the mCSPC spectrum. TP53 mutation was associated with shorter rPFS (26.7 vs 48.6 mo; p = 0.002), and time to CRPC (95.6 vs 155.8 mo; p = 0.02) in men with oligometastasis, and identified men with polymetastasis with better rPFS (TP53 wild-type, 42.7 mo; TP53 mutated, 18.5 mo; p = 0.01). Mutations in TP53 (incidence rate ratio [IRR] 1.45; p = 0.004) and DNA double-strand break repair (IRR 1.61; p < 0.001) were associated with a higher number of metastases. Mutations in TP53 were also independently associated with shorter rPFS (hazard ratio [HR] 1.59; p = 0.03) and the development of CRPC (HR 1.71; p = 0.01) on multivariable analysis. This study was limited by its retrospective nature, sample size, and the use of commercially available sequencing platforms, resulting in a limited predefined set of genes examined. CONCLUSIONS: Somatic mutational profiles reveal a spectrum of metastatic biology that helps in redefining oligometastasis beyond a simple binary state of lesion enumeration. PATIENT SUMMARY: Oligometastatic prostate cancer is typically defined as less than three to five metastatic lesions and evidence suggests that using radiation or surgery to treat these sites improves clinical outcomes. As of now, treatment decisions for oligometastasis are solely defined according to the number of lesions. However, this study suggests that tumor mutational profiles can provide a biological definition of oligometastasis and complement currently used numerical definitions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,699
Score d'incertitude au seuil0,230

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations99
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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