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Enregistrement W4409285702 · doi:10.1056/nejmoa2407934

Assessment of a Polygenic Risk Score in Screening for Prostate Cancer

2025· article· en· W4409285702 sur OpenAlexaff
Jana McHugh, Elizabeth Bancroft, Edward Saunders, Mark N. Brook, Eva McGrowder, Sarah Wakerell, Denzil James, Reshma Rageevakumar, Barbara Benton, Natalie Taylor, Kathryn Myhill, Matthew Hogben, Netty Kinsella, Aslam Sohaib, Declan Cahill, Stephen Hazell, Samuel J. Withey, Naami Charlotte Mcaddy, Elizabeth Page, Andrea Osborne, Sarah Benafif, Ann-Britt Jones, Dhruv Patel, Dean Y. Huang, Kaljit Kaur, Bradley Russell, Fionnuala Croft, Justyna Sobczak, Claire McNally, F. Mutch, Samantha Bennett, Lenita Kingston, Questa Karlsson, Tokhir Dadaev, Sibel Saya, Susan Merson, Angela Wood, Nening M. Dennis, Nafisa Hussain, Alison Thwaites, Syed Arshad Hussain, Imran Rafi, Michelle Ferris, Pardeep Kumar, Nicholas D. James, Nora Pashayan, Zsofia Kote‐Jarai, Rosalind A. Eeles

Notice bibliographique

RevueNew England Journal of Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensInstitute of Cancer Research
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilCancer Research UKRoyal Marsden Cancer CharityPeacock TrustNIHR Biomedical Research Centre, Royal Marsden NHS Foundation Trust/Institute of Cancer Research
Mots-clésPolygenic risk scoreProstate cancerOncologyInternal medicineMedicineCancerBiologyGeneticsGeneGenotypeSingle-nucleotide polymorphism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The incidence of prostate cancer is increasing. Screening with an assay of prostate-specific antigen (PSA) has a high rate for false positive results. Genomewide association studies have identified common germline variants in persons with prostate cancer, which can be used to calculate a polygenic risk score associated with risk of prostate cancer. METHODS: We recruited persons 55 to 69 years of age from primary care centers in the United Kingdom. Using germline DNA extracted from saliva, we derived polygenic risk scores from 130 variants known to be associated with an increased risk of prostate cancer. Participants with a polygenic risk score in the 90th percentile or higher were invited to undergo prostate cancer screening with multiparametric magnetic resonance imaging (MRI) and transperineal biopsy, irrespective of PSA level. RESULTS: Among 40,292 persons invited to participate, 8953 (22.2%) expressed interest in participating and 6393 had their polygenic risk score calculated; 745 (11.7%) had a polygenic risk score in the 90th percentile or higher and were invited to undergo screening. Of these 745 participants, 468 (62.8%) underwent MRI and prostate biopsy; prostate cancer was detected in 187 participants (40.0%). The median age at diagnosis was 64 years (range, 57 to 73). Of the 187 participants with cancer, 103 (55.1%) had prostate cancer classified as intermediate or higher risk according to the 2024 National Comprehensive Cancer Network (NCCN) criteria, so treatment was indicated; cancer would not have been detected in 74 (71.8%) of these participants according to the prostate cancer diagnostic pathway currently used in the United Kingdom (high PSA level and positive MRI results). In addition, 40 of the participants with cancer (21.4%) had disease classified as unfavorable intermediate risk or as high or very high risk according to NCCN criteria. CONCLUSIONS: In a prostate cancer screening program involving participants in the top decile of risk as determined by a polygenic risk score, the percentage found to have clinically significant disease was higher than the percentage that would have been identified with the use of PSA or MRI. (Funded by the European Research Council Seventh Framework Program and others; BARCODE1 ClinicalTrials.gov number, NCT03857477.).

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,333 · 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

Citations77
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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