The Landscape of Prostate Tumour Methylation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Prostate cancer is characterized by profound clinical and molecular heterogeneity. Although its genomic heterogeneity is well characterized, its epigenomic heterogeneity remains less understood. We therefore created a compendium of 3,001 multiancestry prostate methylomes spanning normal tissue through localized disease of all grades to polymetastatic disease. A subset of 884 samples had multiomic DNA and/or RNA characterization. We identify four epigenomic subtypes that risk-stratify patients and reflect distinct evolutionary trajectories. We demonstrate extensive regulatory interplay between DNA copy number and methylation, with transcriptional consequences that vary across genes and disease stages. We define epigenetic dysregulation signatures for 15 important clinicomolecular features, creating predictive models for each. For example, we identify specific epigenetic features that predict patient outcome and are synergistic with clinical prognostic features. These results define a complex interplay between tumor genetics and epigenetics that converges to modify gene expression programs and clinical presentation, in part through modulation of epigenetic aging. Significance: We define the largest prostate cancer methylome resource to date, revealing four epigenomic subtypes that stratify cancers by their genetics, evolution, and clinical phenotypes. These data demonstrate that genome–epigenome interactions are stage-dependent, positioning DNA methylation as a central, clinically informative driver of prostate cancer heterogeneity.
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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 | 0,000 |
| 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 ».