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Enregistrement W4213357340 · doi:10.1200/jco.2022.40.6_suppl.167

Clinical and molecular features of low prostate-specific membrane antigen (PSMA) expression in patients (pts) with metastatic castration resistant prostate cancer (mCRPC).

2022· article· en· W4213357340 sur OpenAlexaff
Ivan de Kouchkovsky, Li Zhang, Jiaoti Huang, Kai Trepka, Jonathan Chou, Adam Foye, David Shui, Chris Wong, Verena Friedl, Alana S. Weinstein, Thomas A. Hope, David A. Quigley, Joshua M. Stuart, Tomasz M. Beer, Robert E. Reiter, Martin Gleave, Christopher P. Evans, Felix Y. Feng, Eric J. Small, Rahul Aggarwal

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProstate cancerProportional hazards modelCancerAndrogen receptorInternal medicineOncologyHazard ratioBiopsyEnzalutamideAdenocarcinomaPathologyCancer researchConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

167 Background: Low PSMA uptake on positron-emission tomography is seen in up to 30% of mCRPC pts and represents a clinically distinct subgroup with adverse outcomes. We assessed transcriptional and clinical features associated with low PSMA ( FOLH1) gene expression in mCRPC. Methods: A retrospective analysis of mCRPC biopsy samples with RNA-seq data was undertaken. Normalized FOLH1 expression was compared across histologic subtypes and sites of disease. We assessed the association between FOLH1 expression, selected androgen receptor (AR) target genes, master regulators of neuroendocrine differentiation, and previously validated AR activity and treatment-associated small cell neuroendocrine carcinoma (t-SCNC) transcriptional signature scores using Pearson correlations. Associations between FOLH1 and both PSA50 response to subsequent AR-targeted therapy and overall survival (OS) were examined by logistic regression and Cox proportional hazard models, respectively. Results: Samples from 97 pts were identified, of which 18% harbored t-SCNC histology. 45% of pts had visceral metastases at the time of biopsy, and 41% received subsequent AR-targeted therapy. Median FOLH1 expression was lower in pts with visceral metastases vs no visceral metastases (14.7 vs 15.6, p = 0.02) but was not significantly different across t-SCNC vs adenocarcinoma biopsies (14.3 vs 15.4, p = 0.13). FOLH1 expression was positively correlated with AR transcriptional activity and AR target genes, and negatively correlated with master regulators of neuroendocrine differentiation and t-SCNC transcriptional signature scores (Table). Low FOLH1 expression did not predict PSA50 response to subsequent AR-targeted therapy (OR 0.97, p = 0.8), but was associated with shorter OS on univariate analysis (HR 1.09, 95% CI 1.02-1.16, p=0.01). A post-hoc analysis revealed a trend towards decreased median OS in pts with FOLH1 expression <12 (7.5 vs 17.1 months, log-rank p = 0.06). Conclusions: In this retrospective analysis of mCRPC pts, low FOLH1 expression was associated with transcriptional features of t-SCNC, decreased AR activity, and shorter OS. These findings are hypothesis-generating and prospective validation is needed.[Table: see text]

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,368 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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