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Enregistrement W4407701227 · doi:10.1200/jco.2025.43.5_suppl.409

Androgen receptor activity in biopsy specimens at initial diagnosis of prostate cancer and correlation with outcomes and treatment response.

2025· article· en· W4407701227 sur OpenAlexaff
Nicole Handa, Mohammed Alshalalfa, Yangyang Hao, Hyunnam Ryu, J. Proudfoot, Elai Davicioni, Matthew R. Cooperberg, Alejandro Berlín, Paul L. Nguyen, Daniel E. Spratt, Ridwan Alam, Ashley E. Ross, Edward M. Schaeffer

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesVeracyte
Mots-clésMedicineProstate cancerAndrogen receptorBiopsyOncologyProstateInternal medicineCorrelationAndrogenCancerPathologyHormone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

409 Background: Androgen receptor activity (AR-A) has been described after radical prostatectomy (RP) and metastatic castration-sensitive prostate cancer (mCSPC). In RP specimens low AR-A is associated with basal subtypes, decreased DNA repair and increased immune activity. In mCSPC, low AR-A is associated with poor overall survival (OS) and time to progression to CRPC. However, AR-A has not been well characterized in localized disease at initial diagnosis. Here we sought to assess AR-A signatures in biopsy samples from patients across the prostate cancer risk continuum and assess correlations between AR-A and outcomes. Methods: We analyzed 150,162 biopsy samples tested (2016-2024) with the Decipher prostate genomic classifier (Veracyte, Inc. San Diego, CA). Transcriptome-wide expression data and clinical factors were retrieved from the Decipher GRID (NCT02609269). Patients with low and high AR-A expression as defined by Spratt et al 2019 were compared using Chi-square tests. Clinical and pathologic outcomes for specific cohorts in the overall sample population were analyzed using Cox regression. Results: Overall, 11,752 (7.8%) patients had low AR-A expression. 9.8% of patients > 70 years of age had low AR-A compared to 7.6% of patients <70 (p<0.0001). Low AR-A was enriched in samples with poor prognostic clinical factors such as very high Decipher (p<0.0001), Grade Group (GG) 5 (p<0.0001) and very high NCCN risk (p<0.0001). The same differences were present when looking only at patients with a PSA <4 ng/mL. Like in RP samples, AR-A expression in biopsy samples positively correlated with intact DNA repair and negatively correlated with basal subtypes, PORTOS and immune infiltration scores (all p<0.001). Low AR-A was prognostic of poor clinical outcomes across 4 independent retrospective cohorts. In cohort 1, intermediate risk disease (n=647), low AR-A correlated with adverse pathology at time of RP (p <0.05). In cohort 2, intermediate risk disease treated with radiation therapy (RT) (n=121), low AR-A correlated with biochemical failure (p<0.05). In cohort 3, high risk disease (n=405), low AR-A correlated with decreased OS (p<0.05) in all patients and metastasis (p<0.05) after RT and androgen deprivation therapy (ADT). Finally, in cohort 4, high risk disease treated with RT+ADT (n=100), low AR-A correlated with metastasis (p<0.01). Conclusions: Overall, in a large cohort of biopsy specimens, low AR-A was associated with increased age, very high Decipher score, very high NCCN risk, and GG5 disease. Subpopulation analyses suggest that low AR-A portends a poor prognosis. Given that patients with low AR-A had decreased DNA repair activity and increased PORTOS scores, clinicians should consider post-operative RT and novel clinical trials with PARP inhibitors for these patients.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,114
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,384 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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