論文の概要: Prostate Age Gap (PAG): An MRI surrogate marker of aging for prostate cancer detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05344v1
• Date: Thu, 10 Aug 2023 05:20:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-11 13:36:23.810378
• Title: Prostate Age Gap (PAG): An MRI surrogate marker of aging for prostate cancer detection
• Title（参考訳）: 前立腺年齢ギャップ(pag) : 前立腺癌検出のためのmriによる加齢マーカー
• Authors: Alvaro Fernandez-Quilez, Tobias Nordstr\"om, Fredrik J\"aderling, Svein Reidar Kjosavik and Martin Eklund
• Abstract要約: 前立腺年齢ギャップ(PAG)は臨床的に有意なPC(csPC)のリスクに大きく関連し、他の確立したPCリスク因子よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.15518894748362708
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Background: Prostate cancer (PC) MRI-based risk calculators are commonly based on biological (e.g. PSA), MRI markers (e.g. volume), and patient age. Whilst patient age measures the amount of years an individual has existed, biological age (BA) might better reflect the physiology of an individual. However, surrogates from prostate MRI and linkage with clinically significant PC (csPC) remain to be explored. Purpose: To obtain and evaluate Prostate Age Gap (PAG) as an MRI marker tool for csPC risk. Study type: Retrospective. Population: A total of 7243 prostate MRI slices from 468 participants who had undergone prostate biopsies. A deep learning model was trained on 3223 MRI slices cropped around the gland from 81 low-grade PC (ncsPC, Gleason score <=6) and 131 negative cases and tested on the remaining 256 participants. Assessment: Chronological age was defined as the age of the participant at the time of the visit and used to train the deep learning model to predict the age of the patient. Following, we obtained PAG, defined as the model predicted age minus the patient's chronological age. Multivariate logistic regression models were used to estimate the association through odds ratio (OR) and predictive value of PAG and compared against PSA levels and PI-RADS>=3. Statistical tests: T-test, Mann-Whitney U test, Permutation test and ROC curve analysis. Results: The multivariate adjusted model showed a significant difference in the odds of clinically significant PC (csPC, Gleason score >=7) (OR =3.78, 95% confidence interval (CI):2.32-6.16, P <.001). PAG showed a better predictive ability when compared to PI-RADS>=3 and adjusted by other risk factors, including PSA levels: AUC =0.981 vs AUC =0.704, p<.001. Conclusion: PAG was significantly associated with the risk of clinically significant PC and outperformed other well-established PC risk factors.
• Abstract（参考訳）: 背景: 前立腺癌(PC)MRIベースのリスク電卓は一般に生物学的(例えばPSA)、MRIマーカー(例えば容積)、および患者年齢に基づいている。 患者年齢は個体の年齢を計測するが、生物学的年齢(ba)は個体の生理学を反映した方がよい。 しかし, 前立腺MRIと臨床上重要なPC(csPC)の関連性について検討する。 目的:csPCリスクのMRIマーカーとして,前立腺年齢ギャップ(PAG)の取得と評価を行う。 研究タイプ:ふりかえり。 人口: 前立腺生検を受けた468名から7243名の前立腺MRIスライスを行った。 81例の低悪性度pc (ncspc, gleason score <=6) と131例のmriスライスを採取し, 残りの256例について深層学習モデルを用いて検討した。 評価: 時系列年齢は来訪時の参加者の年齢と定義され, 深層学習モデルを用いて患者の年齢を予測した。 その後, 年齢予測モデルとして定義されたPAGが, 患者の時系列年齢を抑えた。 多変量ロジスティック回帰モデルを用いてオッズ比(OR)とPAGの予測値を用いて相関を推定し,PSA値とPI-RADS>=3。 統計的テスト:T-test、Mann-Whitney Uテスト、Permutationテスト、ROC曲線解析。 結果: 多変量調整モデルでは臨床的に有意なpc (cspc, gleason score >=7) (3.78, 95%信頼区間 (ci): 2.32-6.16, p <.001) の確率に有意差が認められた。 PAGはPI-RADS>=3と比較し, PSA値を含む他の危険因子(AUC=0.981対AUC=0.704, p<.001。 結論: PAGは臨床的に有意なPCのリスクと,他の確立されたPCのリスク因子よりも優れていた。

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