Clinical implications of AR alterations in advanced prostate cancer: a multi-institutional collaboration
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: AR gene alterations can develop in response to pressure of testosterone suppression and androgen receptor targeting agents (ARTA). Despite this, the relevance of these gene alterations in the context of ARTA treatment and clinical outcomes remains unclear. METHODS: Patients with castration-resistant prostate cancer (CRPC) who had undergone genomic testing and received ARTA treatment were identified in the Prostate Cancer Precision Medicine Multi-Institutional Collaborative Effort (PROMISE) database. Patients were stratified according to the timing of genomic testing relative to the first ARTA treatment (pre-/post-ARTA). Clinical outcomes such as time to progression, PSA response, and overall survival were compared based on alteration types. RESULTS: In total, 540 CRPC patients who received ARTA and had tissue-based (n = 321) and/or blood-based (n = 244) genomic sequencing were identified. Median age was 62 years (range 39-90) at the time of the diagnosis. Majority were White (72.2%) and had metastatic disease (92.6%) at the time of the first ARTA treatment. Pre-ARTA genomic testing was available in 24.8% of the patients, and AR mutations and amplifications were observed in 8.2% and 13.1% of the patients, respectively. Further, time to progression was longer in patients with AR amplifications (25.7 months) compared to those without an AR alteration (9.6 months; p = 0.03). In the post-ARTA group (n = 406), AR mutations and AR amplifications were observed in 18.5% and 35.7% of the patients, respectively. The most common mutation in post-ARTA group was L702H (9.9%). CONCLUSION: In this real-world clinicogenomics database-driven study we explored the development of AR alterations and their association with ARTA treatment outcomes. Our study showed that AR amplifications are associated with longer time to progression on first ARTA treatment. Further prospective studies are needed to optimize therapeutic strategies for patients with AR alterations.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».