Molecular Characterization of Prostate Cancer in Middle Eastern Population Highlights Differences with Western Populations with Prognostic Implication
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background To investigate the incidence and prognostication of ERG, PTEN and SPINK1 protein expressions in prostate cancer cohort of Middle Eastern descent in comparison to published data from Western populationMethods Immunohistochemistry for ERG, PTEN and SPINK1 was performed in cohort of localized PCa (n=340). Data correlated to pathological and clinical outcomes and compared to Western populations.Results ERG expression and PTEN loss noted in 123/288 (42.7%) and 91/297 (30.6%) of patients, respectively. SPINK1 expression assessed in subset of cases, noted in 6/150 (4%) of patients. Only ERG expression was associated with grade groups, being more common in lower grade groups (1-3 vs 4-5; p=0.04). In contrast to Western population, PTEN loss foci were more likely to be ERG negative, observed in 81% of tumor foci and patients with PTEN neg/ERG pos were more likely to exhibit biochemical recurrence (OR 2.831; 95% CI: 1.10-726, p=0.03). This association remained significant in multivariate analysis (OR 2.68; 95% CI: 0.98-7.33, p=0.05), after adjusting for GG, path stage and surgical margin.Conclusion This study documents significant differences in key molecular events in PCa in Middle Eastern population compared to Western populations that could explain differences in PCa incidence, progression and prognostication. ERG, PTEN and SPINK1 genomic alteration occur less frequently and the enrichment of ERG for PTEN loss is not observed. Additionally, patients with combined PTEN loss/ERG positive are at highest rate for BCR vs North American Caucasian population where PTEN loss alone seems to be associated with the worst clinical outcome. The data presented here further support differences in clonal evolution between Middle Eastern and Western population in relation to PCa and add further insight to understanding PCa molecular pathways.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».