Molecular sampling of prostate cancer: a dilemma for predicting disease progression

doi:10.1186/1755-8794-3-8

.2010年3月16日3:8。

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前列腺癌的分子取样：预测疾病进展的两难选择

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PMID： 20233430
预防性维修识别码：项目经理2855514
内政部： 10.1186/1755-8794-3-8

前列腺癌的分子取样：预测疾病进展的两难选择

安德烈亚·斯博纳等。 BMC医学基因组学. 2010.

.2010年3月16日3:8。

doi:10.1186/1755-8794-3-8。

附属

¹美国纽约州纽约市威尔康奈尔医学中心病理和实验医学部。

PMID： 20233430
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内政部： 10.1186/1755-8794-3-8

摘要

背景：目前的前列腺癌预后模型基于治疗前前列腺特异性抗原（PSA）水平、活检Gleason评分和临床分期，但实际上不足以准确预测疾病进展。因此，我们试图通过推理分子图谱可能会进一步改进当前的临床模型来开发前列腺癌进展的分子面板。

方法：我们使用一种新的基因表达谱分析方法分析了一个瑞典观察等待队列，并进行了长达30年的临床随访。这种cDNA介导的退火、选择、结扎和延伸（DASL）方法能够使用最初诊断时采集的福尔马林固定石蜡包埋的经尿道前列腺电切术（TURP）样本。我们确定了281名男性的6100个基因的表达谱，这些男性被分为两个极端群体：死于前列腺癌的男性和存活超过10年没有转移的男性（分别是致死性和惰性）。利用临床和分子特征对几种统计和机器学习模型进行了评估，以确定其区分致命病例和惰性病例的能力。

结果：令人惊讶的是，与仅使用临床变量的模型相比，使用分子谱的预测模型没有显著改进。额外的计算分析证实，与其他类型的肿瘤相比，前列腺癌中致命类和惰性类的分子异质性普遍存在。

结论：分子优势肿瘤结节的测定可能受到初始诊断时取样的限制，可能在初始诊断时不存在，或可能随着疾病进展而发生，这使得前列腺癌进展的分子生物标记物的开发具有挑战性。

PubMed免责声明

数字

图1
**研究设计**从1256名观察等待队列中的男性中，我们选择了“极端”病例：那些死于前列腺癌的患者或那些活了10年以上没有进展迹象的男性。我们还根据肿瘤组织的可用性、样本质量或因为他们接受了治疗，筛选出了一些患者。最后，我们将患者随机分为学习组和验证组，确保两组患者的致死和无痛比例相似。

图2
**轮廓宽度示意图，即同质性得分和轮廓图**.A类.（左）给定一组中的元素（菱形包围的橙色十字），计算出与同一组中元素（品红色线）和与另一组元素（绿色线）的距离。同质性得分可视为组间距离（绿色）和组内距离（品红色）平均值之间的差异。（右）在对每组样本进行分类后，将每个样本的同质性得分绘制在水平条上。计算每组同质性得分的平均值，得出集群同质性的估计值。B类描述了四种不同的同质性类别（左）和相应的轮廓图（右）。具体来说：场景1。两个均匀且分离良好的组；场景2。一个均质组和一个非均质组，分离良好；场景3。一个同质组和一个异质组重叠；场景4。两个异质重叠群。组平均同质性得分的经验解释如下图所示。

图3
**监督分析**.A类验证数据集的逻辑回归结果。顶部报告了模型的AUC，而底部显示了相应模型中使用的参数。彩色方块表示模型中使用了参数，而白色方块表示未使用参数。最后一行报告了模型使用的基因数量（如果有的话）。只有在仅使用临床参数对相应模型进行改进的情况下，才会报告包括临床参数和分子参数的模型。模型根据其AUC从左到右排序。我们使用学习集上迭代交叉验证程序生成的AUC的采样分布来估计包括基因在内的模型的置信区间（CI）。对于其他模型，在验证集上计算CI的引导估计。模型中涉及的基因在附加文件1表S4中报告。B类列联表显示ERG重排状态与临床结果的关系。括号中是假设无关联时的预期案例数。

图4
**同质性分析**.A类伯基特淋巴瘤（左）和前列腺癌（右）的轮廓图。这些数字报告了各组的平均同质性得分。B类不同癌症数据集的平均同质性得分。

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