Genomic Features of Lung-Recurrent Hormone-Sensitive Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Pulmonary involvement is rare in metastatic hormone-sensitive prostate cancer (mHSPC) that recurs after treatment for localized disease. Guidelines recommend intensive systemic therapy, similar to patients with liver metastases, but some lung-recurrent mHSPC may have good outcomes. Genomic features of lung metastases may clarify disease aggression, but are poorly understood since lung biopsy is rarely performed. We present a comparative assessment of genomic drivers and heterogeneity in metachronous prostate tumors and lung metastases. METHODS: We leveraged a prospective functional imaging study of 208 biochemically recurrent prostate cancers to identify 10 patients with lung-recurrent mHSPC. Histologic diagnosis was attained via thoracic surgery or fine-needle lung biopsy. We retrieved clinical data and performed multiregion sampling of primary tumors and metastases. Targeted and/or whole-exome sequencing was applied to 46 primary and 32 metastatic foci. RESULTS: and DNA damage repair gene mutations that characterize aggressive prostate cancer. Despite a long median time to recurrence (76.8 months), copy number alterations and clonal mutations were highly conserved between metastatic and primary foci, consistent with intrapatient homogeneity and limited genomic evolution. CONCLUSION: In this retrospective hypothesis-generating study, we observed indolent genomic etiology in selected lung-recurrent mHSPC, cautioning against grouping these patients together with liver or bone-predominant mHSPC. Although our data do not generalize to all patients with lung metastases, the results encourage prospective efforts to stratify lung-recurrent mHSPC by genomic features.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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.
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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 tête enseignante, 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 ».