Radiogenomic Profiling of Prostate Tumors prior to External Beam Radiotherapy Converges on a Transcriptomic Signature of TGF-β Activity Driving Tumor Recurrence
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Clinical risk grouping based on PSA, tumor grade, and disease extent guides treatment intensity for localized prostate cancer. However, many patients with intermediate- or high-risk disease treated with external beam radiotherapy (EBRT) and androgen deprivation therapy (ADT) still develop biochemical recurrence (BCR). Early identification of patients at high risk for BCR could enable personalized treatment strategies. EXPERIMENTAL DESIGN: We prospectively enrolled 29 patients with intermediate- or high-risk prostate cancer undergoing EBRT and ADT. Pretreatment biopsies (n = 60) underwent whole-transcriptome microarray and whole-exome sequencing. Patients received multiparametric MRI at baseline and 6 months after treatment, with a median follow-up of 6 years. Gene expression differences between patients with and without BCR were analyzed using pathway tools and validated in external datasets. A novel TGF-β gene signature was derived and tested across multiple cohorts (median follow-up: 5-11 years). RESULTS: TGF-β activity was significantly associated with BCR in the discovery cohort (P = 0.0081) and correlated with PTEN/TP53 alterations (P = 0.0246) and baseline multiparametric MRI tumor volume (P = 0.026). TGF-β activity also predicted metastasis-free survival (P = 0.037) and, in an independent cohort (n = 265), was prognostic for BCR-free (P = 0.05), metastasis-free (P < 0.001), and overall survival (P < 0.001). CONCLUSIONS: TGF-β activity is a dominant feature of intermediate- to unfavorable-risk prostate tumors prone to biochemical failure after EBRT with ADT and may serve as an independent prognostic biomarker beyond existing clinical criteria.
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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 | 0,000 |
| 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 ».