A luminal non‐coding RNA‐based genomic classifier confirms favourable outcomes in patients with clinically organ‐confined bladder cancer treated with radical cystectomy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To further evaluate a genomic classifier (GC) in a cohort of patients undergoing radical cystectomy (RC), as long non-coding RNA (lncRNA)-based genomic profiling has suggested utility in identifying a distinct tumour subgroup corresponding to a favourable prognosis in patients with bladder cancer. PATIENTS AND METHODS: Transcriptome-wide expression profiling using Decipher Bladder was performed on transurethral resection of bladder tumour samples from a cohort of patients with high-grade, clinically organ-confined (cTa-T2N0M0) urothelial carcinoma (UC) who subsequently underwent RC without any neoadjuvant therapy (n = 226). The lncRNA-based luminal favourable status was determined using a previously developed GC. The primary endpoint was overall survival (OS) after RC. Secondary endpoints included cancer-specific mortality and upstaging at RC. RESULTS: In the study, 134 patients were clinical non-muscle-invasive bladder cancer (cTa/Tis/T1) and 92 patients were cT2. We identified 60 patients with luminal favourable subtype, all of which showed robust gene expression patterns associated with less aggressive bladder cancer biology. On multivariate analysis, patients with the luminal favourable subtype (vs without) were significantly associated with lower odds of upstaging to pathological (p)T3+ disease (odds ratio [OR] 0.32, 95% confidence interval [CI] 0.12-0.82; P = 0.02), any upstaging (OR 0.41, 95% CI 0.20-0.83; P = 0.01), and any upstaging and/or pN+ (OR 0.50, 95% CI 0.25-1.00; P = 0.05). Luminal favourable bladder cancer was significantly associated with better OS (hazard ratio 0.33, 95% CI 0.15-0.74; P = 0.007). CONCLUSIONS: This study validates the performance of the GC for identifying UCs with a luminal favourable subtype, harbouring less aggressive tumour biology.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».