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Enregistrement W3134158292 · doi:10.1200/jco.2021.39.6_suppl.249

Investigation of a 22-gene genomic classifier (GC) for risk stratification and molecular subtyping in an Asian prostate cancer (PCa) cohort.

2021· article· en· W3134158292 sur OpenAlexaff
Wei Loong Sherman Yee, Wai Yee Woo, Adelene Y. L. Sim, Kar Perng Low, Alice Meng, Janice Ser Huey Tan, Jeffrey Tuan, T. Tan, Michael Lian Chek Wang, Kae Jack Tay, Christopher Cheng, Joe Yeong, Yang Liu, Lui Shiong Lee, Ravindran Kanesvaran, Michael Chien Sheng Tan, Elai Davicioni, Li Yan Khor, Melvin L.K. Chua

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensDecipher Biosciences (Canada)Genome British ColumbiaPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubtypingMedicineOncologyProstate cancerCohortInternal medicineRadiogenomicsCancerPathologyRadiomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

249 Background: A 22-gene GC has been proposed to refine risk stratification of localized PCa by conventional NCCN criteria, and this may potentially influence treatment recommendations. Nonetheless, majority of studies looking at the utility of GC were conducted in White and non-White men from Western cohorts. We therefore investigated the association of GC with NCCN risk groups (RG) in an Asian PCa cohort. Additionally, we examined for inter-racial differences in molecular subtyping between Asian and White/non-White PCa. Methods: GC (Decipher Biosciences Inc., CA) was performed on diagnostic biopsies of men who were treated with radiotherapy +/- hormonal therapy at a single institution (N = 75). ISUP Gleason’s grade (GG) and tumor cellularity were reviewed by an expert GU pathologist. RNA was extracted from 2 x 2.0-mm tumor cores using Qiagen AllPrep DNA/RNA FFPE Kit (Qiagen, Germany) and gene expression was performed on Affymetrix Human Exon 1.0 ST Array (ThermoFischer, CA). PAM50 molecular subtyping was derived using the DecipherGRID database. Results: We profiled 80 tumors from 75 patients, comprising of 18 (24.0%), 9 (12.0%), 21 (28.0%), and 19 (25.3%) NCCN low-/favorable intermediate-, unfavorable intermediate-, high- and very high-RG, respectively; of note, 8 (10.7%) patients had regional/metastatic disease at diagnosis. Using the GC, 27 (33.8%), 14 (17.5%) and 39 (48.8%) were classified as low- (<0.45), intermediate- (0.45-0.6) and high-RG, respectively (>0.6). When stratified using a three-tier clinico-genomic (CG) classification system (Spratt et al. 2017), 6 of 21 (28.6%) NCCN-defined high-risk and 4 of 19 (21.1%) very high-risk patients were downgraded to CG-defined intermediate-/low-risk, while 2 of 27 (7.4%) NCCN low-/intermediate-risk patients were in fact upgraded to CG high-risk. Next, we interrogated the PAM50 basal-luminal signature in our cohort. Interestingly, when matched to White (N = 5762) and non-White (N = 155) for NCCN RG, ISUP GG and age, we observed a high proportion of basal subtype (62.7%) in Asians, which contrasted the prevalence observed in White (16.7%) and non-White (15.9%) North American patients (Chi-sq P <0.001). Conclusions: Here, we demonstrated the utility of the 22-gene GC for refining the NCCN risk stratification in a largest Asian PCa dataset to-date. An unexpectedly high proportion of PAM50 basal-subtype was observed, suggesting race-specific differences of the tumor transcriptome.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,324 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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