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 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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».