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Nachweis von Fusionsgenen in Prostatakrebsproben: Vorhersage klinischer Ergebnisse verbessert

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Durch den Nachweis von Fusionsgenen in Prostatakrebsproben konnten US-amerikanische Forscher die Vorhersage klinischer Ergebnisse nach radikaler Prostatektomie verbessern.

Prostatakrebs ist nach wie vor eine der tödlichsten bösartigen Erkrankungen bei Männern in den Vereinigten Staaten. Die Vorhersage des Krankheitsverlaufes stellt eine Herausforderung dar, weil es nur bei einem Bruchteil der Patienten nach einer radikalen Prostatektomie oder Strahlentherapie zu einem erneuten Auftreten des Krebses kommt.

Wissenschaftler der University of Pittsburgh School of Medicine untersuchten in ihrer Studie die Expression von 14 Fusionsgenen in 607 Prostatakrebsproben. Die Ergebnisse offenbarten, dass die Hinzufügung der Fusionsgenprofilerstellung die Vorhersagegenauigkeitsrate des Wiederauftretens von Prostatakrebs anhand des Gleason-Scores, des PSA-Spiegels im Serum oder einer Kombination aus beidem kontinuierlich verbesserte. Diese Verbesserungen traten den Autoren zufolge außerdem sowohl in der Trainings- als auch in der Testkohorte auf und auch weitere Modelle bestätigten dies.

Die Proben stammten von der University of Pittsburgh, der Stanford University und der University of Wisconsin-Madison. Die Profilerstellung von 14 Fusionsgenen erfolgte mittels der Integration des Gleason-Scores des primären Prostatakrebses und dem PSA-Spiegel im Serum. Das Team entwickelte dazu maschinelle Lernmodelle, mit denen das Wiederauftreten von Prostatakrebs nach radikaler Prostatektomie vorhergesagt werden kann.

Die Algorithmen für maschinelles Lernen entwickelte das Team mithilfe der Analyse der Daten der Kohorte der University of Pittsburgh als Trainingssatz. Zur Anwendung kam dabei auch die Methode der Leave-One-Out-Kreuzvalidierung. Die Algorithmen wendeten die Wissenschaftler dann auf den Datensatz der kombinierten Stanford/Wisconsin-Kohorte (Testsatz) an.

(sh/ms)

 

Yu YP et al. Fusion Gene Detection in Prostate Cancer Samples Enhances the Prediction of Prostate Cancer Clinical Outcomes from Radical Prostatectomy through Machine Learning in a Multi-Institutional Analysis. Am J Pathol 2023;193(4):392-403.

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