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Enregistrement W3171441932 · doi:10.1200/jco.2021.39.15_suppl.5005

A prospective validation of the genomic classifier to define high-metastasis risk in a subset of African American men with early localized prostate cancer: VanDAAM study.

2021· article· en· W3171441932 sur OpenAlexaff
Kosj Yamoah, Jasreman Dhillon, Peter A.S. Johnstone, Julio M. Pow‐Sang, Elai Davicioni, Angelina Fink, Amanda DeRenzis, G. Daniel Grass, Roger Li, Brandon J. Manley, Kenneth L. Gage, Evangelia Katsoulakis, Ryan J. Burri, Andrew Leone, Cesar E. Ercole, Joshua D. Palmer, Neha Vapiwala, Curtiland Deville, Timothy R. Rebbeck, Adam P. Dicker

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensGenome British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineProspective cohort studyOncologyProstate cancerDECIPHERMetastasisCohortClassifier (UML)BiopsyInternal medicineCancerArtificial intelligenceBioinformaticsBiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

5005 Background: Risk stratification of prostate cancer (PC) using routine clinical variables remains suboptimal as they do not account for underlying tumor biology. The genomic classifier provides information on underlying biology and independently predicts an individual patient’s risk of metastasis. Although the performance of the genomic classifier has been tested across different cohorts primarily comprised of White men, its validation as an optimal genomic risk classifier for African American men (AAM) is thus far lacking in a prospective trial. We report the initial results on the prospective validation of the genomic classifier in a matched cohort of AAM and non-AAM (NAAM). Methods: This was a multisite, prospective validation trial of the genomic classifier i.e. Decipher score in AAM. Participants were recruited on a 1:1 enrollment ratio of AAM to NAAM diagnosed with low-intermediate risk PC. Patient on active surveillance were ineligible. NAAM were matched to AAM on PSA, age, biopsy Gleason score, clinical stage, and percent positive biopsy cores. Diagnostic biopsy specimens were processed at a CLIA certified laboratory and Decipher score was assessed using whole transcriptome profiling platform. Total target accrual was 250 men treated for low-intermediate PC over three years. Statistical analyses include categorical comparison of race dependent risk group migration between NCCN risk group and genomic classifier. Relative risk of metastasis was estimated using negative binomial model. Results: Final analytical cohort included 207 evaluable cases (AAM = 102 and NAAM = 107) with comprehensive genomic information. Risk of metastasis was determined based on pretreatment biopsy Decipher score, and patients were classified as low, favorable-, and unfavorable intermediate risk. Despite achieving a robustly matched clinical cohort, we observed significant genomic heterogeneity between AAM and NAAM across NCCN risk groups. In a comparative analysis, 49% of low-favorable intermediate risk AAM harbored high genomic risk tumors as compared to only 10% NAAM, p = 0.02. Similarly, using the modified clinico-genomic risk classifier (cGC), comprised of both Decipher score and clinical variables, AAM experienced an extreme deviation of risk status (difference [δ] between cGC and NCCN ≥ 2) as compared to NAAM (26.8% vs 8.1%, p = 0.03). In a binomial model, low-favorable NCCN risk AAM were 3.9 times more likely to be reclassified as high genomic risk for distant metastasis compared to NAAM (RR = 3.99, 95% CI, 1.15 – 13.86, p = 0.02). Conclusions: Clinical NCCN risk classification is an inadequate surrogate of tumor biology and offers suboptimal risk stratification for AAM with PC. Integration of patient specific genomic classifier into standard of care will improve accuracy in disease risk classification and treatment recommendations for AAM. Clinical trial information: NCT02723734.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,370 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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