A correlative biomarker study and integrative prognostic model in chemotherapy‐naïve metastatic castration‐resistant prostate cancer treated with enzalutamide
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a considerable need to incorporate biomarkers of resistance to new antiandrogen agents in the management of castration-resistant prostate cancer (CRPC). METHODS: We conducted a phase II trial of enzalutamide in first-line chemo-naïve asymptomatic or minimally symptomatic mCRPC and analyzed the prognostic value of TMPRSS2-ERG and other biomarkers, including circulating tumor cells (CTCs), androgen receptor splice variant (AR-V7) in CTCs and plasma Androgen Receptor copy number gain (AR-gain). These biomarkers were correlated with treatment response and survival outcomes and developed a clinical-molecular prognostic model using penalized cox-proportional hazard model. This model was validated in an independent cohort. RESULTS: Ninety-eight patients were included. TMPRSS2-ERG fusion gene was detected in 32 patients with no differences observed in efficacy outcomes. CTC detection was associated with worse outcome and AR-V7 in CTCs was associated with increased rate of progression as best response. Plasma AR gain was strongly associated with an adverse outcome, with worse median prostate specific antigen (PSA)-PFS (4.2 vs. 14.7 m; p < 0.0001), rad-PFS (4.5 vs. 27.6 m; p < 0.0001), and OS (12.7 vs. 38.1 m; p < 0.0001). The clinical prognostic model developed in PREVAIL was validated (C-Index 0.70) and the addition of plasma AR (C-Index 0.79; p < 0.001) increased its prognostic ability. We generated a parsimonious model including alkaline phosphatase (ALP); PSA and AR gain (C-index 0.78) that was validated in an independent cohort. CONCLUSIONS: TMPRSS2-ERG detection did not correlate with differential activity of enzalutamide in first-line mCRPC. However, we observed that CTCs and plasma AR gain were the most relevant biomarkers.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».