Prevalence of Mismatch Repair Deficiency in Primary Prostate Cancer in a Large Prospective Cohort
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Mismatch repair (MMR) deficiency and microsatellite instability are predictive biomarkers for immunotherapy response. The best approach to identify patients with such tumors is unclear in prostate cancer. EXPERIMENTAL DESIGN: This study included 1,016 men diagnosed with primary prostate cancer during prospective follow-up of the Health Professionals Follow-up Study and Physicians' Health Study. The highest-grade/index lesions from radical prostatectomy (95%) or transurethral resections of the prostate were mounted on tissue microarrays. Scoring of immunohistochemistry for the MMR proteins MLH1, MSH2, MSH6, and PMS2 required a nontumor internal positive control for designating deficiency. Validation was done on full sections and with PCR-based quantification of microsatellite repeats. RESULTS: Tumor stage was predominantly pathologically localized with a full distribution of Gleason scores. MMR tumor scoring could be performed with available internal positive control tissue in 75% to 90% of cases, depending on the MMR protein. Of the 903 tumors evaluable for MSH2 protein loss, 4 tumors had loss of MSH2 (prevalence, 0.4%; 95% confidence interval, 0.2%-1.1%), and 3 of 708 evaluable tumors had concomitant loss of MSH6 (prevalence, 0.4%; 95% confidence interval, 0.1%-1.2%). No tumor had loss of MLH1 or PMS2. The four MMR-deficient cases had higher Gleason scores, and three had non-zero microsatellite repeats. CONCLUSIONS: In this nationwide prospective study, MMR deficiency was rare in primary, surgically treated prostate cancer. The low prevalence and the need for an internal positive control for this assay are feasibility concerns for unselected routine immunohistochemistry-based screening for MMR deficiency on limited tissue specimens, such as prostate biopsies.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».