Validation of the performance of the Decipher biopsy genomic classifier in intermediate-risk prostate cancer on the phase III randomized trial NRG Oncology/RTOG 0126.
Notice bibliographique
Résumé
269 Background: The 22-gene Decipher genomic classifier (GC) is a prognostic biomarker that has been validated in phase III trials in high-risk localized, post-prostatectomy, and metastatic and non-metastatic castration-resistant prostate cancer. Herein, we report the first validation of the biopsy GC in intermediate-risk prostate cancer from the phase III randomized trial NRG/RTOG 0126. Methods: After National Cancer Institute approval, biopsy slides were collected from the NRG biobank from RTOG 0126, a phase III randomized trial of men with intermediate-risk prostate cancer randomized to 70.2 Gy versus 79.2 Gy of radiotherapy without the use of concomitant hormone therapy. RNA was extracted from the highest grade tumor foci and processed through a quality control (QC) pipeline prior to generation of the previously locked 22-gene GC model. After GC data was generated it was linked with clinical outcomes to assess prognostic performance. The primary endpoint for this ancillary project was disease progression, defined as biochemical failure, local failure, distant metastasis or prostate cancer-specific mortality, as well as use of salvage therapy. Secondary endpoints included the previous individual endpoints, metastasis-free survival, and overall survival. Independent GC prognostic performance was assessed using cause-specific Cox or competing risk adjusted Fine-Gray multivariable models that included randomization arm and prognostic stratification factors. Death without events were treated as competing risks. Results: A total of 215 patient samples passed QC of the 449 that had suitable cDNA for expression analysis. The median follow-up was 12.8 years (range 2.4-17.7), and 61% had Gleason 3+4, 24% had Gleason 4+3, and the median PSA was 7.2 ng/mL (IQR 5.0-10.2). On multivariable analysis the 22-gene GC (per 0.1 unit) was independently prognostic for disease progression (subdistribution hazard ratio [sHR] 1.13, 95%CI (1.01-1.26), p = 0.03), biochemical failure (sHR 1.23, 95%CI 1.10-1.37, p < 0.001), distant metastasis (sHR 1.28, 95%CI 1.06-1.54, p = 0.01), and PCSM (sHR 1.45, 95%CI 1.20-1.76, p < 0.001). In patients with lower GC scores the 10-year distant metastasis rate difference between the 70.2 Gy and 79.2 Gy was 5%, as compared with 26% for higher GC patients. Conclusions: This study represents the first validation of any biopsy-based gene expression classifier in intermediate-risk prostate cancer. Decipher is independently prognostic and can identify patients that have low rates of metastatic events despite not receiving concurrent hormone therapy, and can be used to help personalize therapy in this setting. Clinical trial information: NCT00033631.
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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 | 0,017 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».