Prostate-Specific Membrane Antigen (PSMA) Expression Predicts Need for Early Treatment in Prostate Cancer Patients Managed with Active Surveillance
Notice bibliographique
Résumé
Metabolic dysregulation is an early event in carcinogenesis. Here, we examined the expression of enzymes involved in de novo lipogenesis (ATP-citrate lyase: ACLY), glucose uptake (Glucose Transporter 1: GLUT1), and folate–glutamate metabolism (Prostate-Specific Membrane Antigen: PSMA) as potential biomarkers of risk for early prostate cancer progression. Patients who were managed initially on active surveillance with a Gleason score of 6 or a low-volume Gleason score of 7 (3 + 4) were accrued from a prostate cancer diagnostic assessment program. Patients were asked to donate their baseline diagnostic biopsy tissues and permit access to their clinical data. PSMA, GLUT1, and ACLY expression were examined with immunohistochemistry (IHC) in baseline biopsies, quantitated by Histologic Score for expression in benign and malignant glands, and compared with patient time remaining on active surveillance (time-on-AS). All three markers showed trends for elevated expression in malignant compared to benign glands, which was statistically significant for ACLY. On univariate analysis, increased PSMA and GLUT1 expression in malignant glands was associated with shorter time-on-AS (HR: 5.06, [CI 95%: 1.83–13.94] and HR: 2.44, [CI 95%: 1.10–5.44], respectively). Malignant ACLY and benign gland PSMA and GLUT1 expression showed non-significant trends for such association. On multivariate analysis, overexpression of PSMA in malignant glands was an independent predictor of early PC progression (p = 0.006). This work suggests that the expression of metabolic enzymes determined by IHC on baseline diagnostic prostate biopsies may have value as biomarkers of risk for rapid PC progression. PSMA may be an independent predictor of risk for progression and should be investigated further in systematic studies.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».