Validation of a genomic classifier that predicts metastatic disease progression in men with biochemical recurrence post radical prostatectomy.
Notice bibliographique
Résumé
52 Background: The majority of the 29,000 men who die annually from prostate cancer present initially with localized disease and develop biochemical recurrence (BCR) following radical prostatectomy (RP). While the post-RP recurrence group of patients is highly enriched for those who will develop lethal disease, many of these patients will experience BCR without subsequent metastases. Thus, there is a clear need to improve patient risk stratification in this context. Here, we evaluate Decipher, a genomic classifier (GC) in men with BCR for its ability to predict metastasis. Methods: The 22-feature GC model was validated in a prospectively designed case-cohort study of a clinically high-risk population of 1,010 RP patients treated at Mayo Clinic between 2000-06. A random sample of 20% of this population was subjected to microarray analysis and GC scores were generated for 219 patients, including 110 who developed BCR post RP. The c-index for predicting metastatic disease progression (i.e., positive bone or CT scans), Cox modeling, decision curves and multivariable analyses were used to compare the performance of GC to Gleason score (GS), PSA doubling time (PSAdT) and time to BCR (ttBCR). Results: The c-index for predicting metastatic disease progression 3 years after BCR was 0.82 (95% CI, 0.80-0.90) for GC, which compared favorably to GS 0.65 (0.54-0.69), PSAdT 0.60 (0.62-0.78) and ttBCR 0.54 (0.64-0.81). Decision curve analysis showed that GC had a higher overall ‘net benefit’ compared to GS, PSAdT and ttBCR for risk of metastasis. Cumulative incidence of metastasis 3 years after BCR was 9% versus 43% (p<0.001) for patients with low and high GC scores, respectively. In multivariable modeling with clinicopathologic variables, GC (p<0.001) and GS (p=0.02) scores remained the only significant predictors of metastasis. Conclusions: When compared to clinicopathologic variables, GC better predicted metastatic progression among our cohort of men with BCR following RP. While confirmatory studies in additional patient populations are required, these results suggest that use of GC can allow for better selection of men requiring additional treatment at the time of BCR.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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.
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 ».