Histologically benign PI‐RADS 4 and 5 lesions contain cancer‐associated epigenetic alterations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The detection rate of clinically significant prostate cancer has improved with the use of multiparametric magnetic resonance imaging (mpMRI). Yet, even with MRI-guided biopsy 15%-35% of high-risk lesions (Prostate Imaging-Reporting and Data System [PI-RADS] 4 and 5) are histologically benign. It is unclear if these false positives are due to diagnostic/sampling errors or pathophysiological alterations. To better understand this, we tested histologically benign PI-RAD 4 and 5 lesions for common malignant epigenetic alterations. MATERIALS AND METHODS: MRI-guided in-bore biopsy samples were collected from 45 patients with PI-RADS 4 (n = 31) or 5 (n = 14) lesions. Patients had a median clinical follow-up of 3.8 years. High-risk mpMRI patients were grouped based on their histology into biopsy positive for tumor (BPT; n = 28) or biopsy negative for tumor (BNT; n = 17). From these biopsy samples, DNA methylation of well-known tumor suppressor genes (APC, GSTP1, and RARβ2) was quantified. RESULTS: Similar to previous work we observed high rates of promoter methylation at GSTP1 (92.7%), RARβ2 (57.3%), and APC (37.8%) in malignant BPT samples but no methylation in benign TURP chips. Interestingly, similar to the malignant samples the BNT biopsies also had increased methylation at the promoter of GSTP1 (78.8%) and RARβ2 (34.6%). However, despite these epigenetic alterations none of these BNT patients developed prostate cancer, and those who underwent repeat mpMRI (n = 8) demonstrated either radiological regression or stability. CONCLUSIONS: Histologically benign PI-RADS 4 and 5 lesions harbor prostate cancer-associated epigenetic alterations.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».