Characteristics of α2,3‐sialyl <i>N</i>‐glycosylated PSA as a biomarker for clinically significant prostate cancer in men with elevated PSA level
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The presence of glycosylated isoforms of prostate-specific antigen (PSA) in prostate cancer (PC) cells is a potential marker of their aggressiveness. We characterized the origin of α2,3-sialylated prostate-specific antigen (S23PSA) by tissue-based sialylation-related gene expression and studied the performance of S23PSA density (S23PSAD) alone and in combination with multiparametric magnetic resonance imaging (MRI) for the detection of clinically significant prostate cancer in men with elevated PSA. METHODS: Tissue-based quantification of S23PSA and sialyltransferase and sialidase gene expression was evaluated in 71 radical prostatectomy specimens. The diagnostic performance of S23PSAD was studied in 1099 men retrospectively enrolled in a multicenter systematic biopsy (SBx) cohort. We correlated the S23PSAD with Prostate Imaging Reporting and Data System (PI-RADS) scores in 98 men prospectively enrolled in a single-center MRI-targeted biopsy (MRI-TBx) cohort. The primary outcome was the PC-diagnostic performance of the S23PSAD, the secondary outcome was the avoidable biopsy rate of S23PSAD combined with DRE and total PSA (tPSA), and with or without PI-RADS. RESULTS: S23PSA was significantly higher in Gleason pattern 4 and 5 compared with benign prostate tissue. In the retrospective cohort, the performance of S23PSAD for detecting PC was superior to tPSA or PSA density (PSAD) (AUC: 0.7758 vs. 0.6360 and 0.7509, respectively). In the prospective cohort, S23PSAD was superior to tPSA, PSAD, and PI-RADS (AUC: 0.7725 vs. 0.5901, 0.7439 and 0.7305, respectively), and S23PSAD + PI-RADS + DRE + tPSA was superior to DRE + tPSA+PI-RADS with avoidance rate of MRI-TBx (13% vs. 1%) at 30% risk threshold. CONCLUSIONS: The diagnostic performance of S23PSAD was superior to conventional strategies but comparable to mpMRI.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».