CC BY
21
Ассоциация экспрессии генов рецепторов фактора роста
тромбоцитов альфа и бета (PDGFRA и PDGFRB) с биохимическим рецидивом рака предстательной железы после радикальной простатэктомии
М.Ю. Шкурников, Б.Я. Алексеев
Московский научно-исследовательский онкологический институт им. П.А. Герцена — филиал ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр радиологии» Минздрава России; Россия, 125284 Москва, 2-й Боткинский проезд, 3
Контакты: Максим Юрьевич Шкурников [email protected]
Проведен метаанализ результатов профилирования транскриптома образцов рака предстательной железы после радикальной простатэктомии у пациентов без метастатического поражения лимфатических узлов. Показана взаимосвязь экспрессии рецепторов фактора роста тромбоцитов альфа и бета (PDGFRA и PDGFRB), ассоциированных с лимфогенным метастазированием, с вероятностью и временем наступления биохимического рецидива.
Ключевые слова: рак предстательной железы, лимфатический узел, метод опорных векторов, биохимический рецидив
DOI: 10.17650/1726-9776-2017-13-4-45-50
Expression of platelet-derived growth factor alpha and beta genes PDGFRA and PDGFRB associated with biochemical recurrence
of prostate cancer after radical prostatectomy
M.Yu. Shkurnikov, B.Ya. Alekseev
P.A. Hertzen Moscow Oncology Research Institute — branch of the National Medical Research Radiology Center, Ministry of Health of Russia; 3 2nd Botkinskiy Proezd, Moscow 125284, Russia
We performed genome-wide transcriptome meta-analysis of prostate cancer samples after radical prostatectomy of patients without lymph node metastasis. Significant associations were determined between expression of platelet-derived growth factor alpha and beta genes (PDGFRA and PDGFRB) and probability and time of onset of biochemical recurrence.
Key words: prostate cancer, lymph node, support vector machine, biochemical recurrence
cv «t
ев
cv it
Метастатическое поражение лимфатических узлов (ЛУ) является неблагоприятным прогностическим фактором при раке предстательной железы (РПЖ) [1]. Так, у 75 % пациентов с поражением ЛУ разовьются метастазы в кости в течение 5 лет независимо от лечения [2].
Гистологическое исследование для обнаружения метастазов рака в ЛУ сопряжено с вероятностью ошибки, а именно ложноотрицательного ответа. Прежде всего это связано с невозможностью тотального изучения ЛУ [3]. Показано, что экстенсивное изучение ЛУ на серийных или пошаговых срезах с использованием иммуногистохимических реакций повышает частоту выявления метастазов и/или изолированных опухолевых клеток (ОК). Однако такой подход связан с увеличением затрат при относительно низком росте диагностических показателей [4].
Метастазирование — комплексный процесс, в ходе которого ОК мигрируют из первичной опухоли, проникают в циркуляторное русло и впоследствии
задерживаются в отдаленных органах (чаще в печени и легких) или в ЛУ, где и дают начало метастазу. Обсуждается несколько возможных механизмов диссемина-ции ОК: инвазия в окружающие ткани, метастазирова-ние в отдаленные органы через опухольиндуцированные кровеносные капилляры и метастазирование через опу-хольассоциированные лимфатические капилляры сначала в сторожевые, а затем и в отдаленные ЛУ, и оттуда в отдаленные органы. Несмотря на то что клиническая значимость поражения ЛУ очевидна [1], мало что известно о молекулярных механизмах, способствующих диссеминации ОК через лимфатические капилляры в сторожевые ЛУ и далее. Традиционно лимфатическим капиллярам отводится пассивная роль в процессе мета-стазирования ОК в ЛУ. Предполагается, что ОК попадают в лимфатические капилляры вместе с током ин-терстициальной жидкости [5] за счет их более высокой проницаемости по сравнению с кровеносными капиллярами и отсутствия целостной базальной мембраны [6]. Открытие в 1996 г. факторов роста эндотелия сосудов
JN êt
CS
U
et
U
JN et
С и D (VEGF-C и VEGF-D) и их рецептора VEGFR-3 на поверхности эндотелиальных клеток лимфатических сосудов позволило по-новому взглянуть на механизмы лимфогенного метастазирования [7]. Было показано, что VEGF-C (совместно с VEGF-D) вызывает опухоль-индуцированный лимфангиогенез в ксенотранспланта-тах и трасгенных мышиных опухолевых моделях с последующим метастазированием в сторожевые ЛУ [8—11]. Экспрессия VEGF-C клетками РПЖ коррелирует с наличием метастазов в ЛУ. Кроме того, высокая экспрессия VEGF-C клетками РПЖ коррелирует с высокой плотностью лимфатических капилляров в строме опухоли [11]. Тем не менее в мышиной модели РПЖ человека было показано, что подавление экспрессии как VEGF-C, так и VEGFR-3 в клетках опухоли хотя и приводит к более чем 10-кратному снижению плотности лимфатических капилляров в ее строме, но не снижает количество метастазов в ЛУ. Данный факт позволяет сделать вывод о том, что для лимфогенного метастази-рования РПЖ достаточно и предсуществующих лимфатических капилляров [12].
Цель исследования — оценка взаимосвязи экспрессии генов, ассоциированных с лимфогенным метаста-зированием, с биохимическим рецидивом (БХР) РПЖ у пациентов после радикальной простатэктомии без вовлечения ЛУ.
Материалы и методы
Оценку совокупной прогностичности генов, ассоциированных с неолимфогенезом, осуществляли с применением методики на основе метода опорных векторов [13]. Из публично доступных микрочиповых наборов данных была создана метавыборка, включающая в качестве обучающей выборку GSE46 602 [14], в качестве контрольной — выборку GSE10 645 [15]. В обучающей выборке для оценки уровней экспрессии использовали микрочипы Affymetrix Human Genome U133 Plus 2.0 Array, в контрольной — Illumina DASL Assay. В обучающей выборке не обнаружено метастазов в ЛУ ни у одного пациента. В тестовой выборке доля пациентов с поражением ЛУ составляла <20 % и не различалась в когортах с БХР и без него. Клиническая характеристика пациентов представлена в табл. 1.
Список генов, ассоциированных с лимфогенным метастазированием, был сформирован на основе анализа публикаций [12, 16—20] и включал следующие гены: VEGFC, VEGFD, VEGFR3, VEGFR2, NRP2, VEGFA, NRP1, IGF1, IGF2, IGF1R, HGF, KIT, ANGPT1, ANGPT2, TEK, IL7, IL7R, EFNB2, EFNB4, PDGFB, PDGFRA, PDGFRB, GH1, GHR, ADM, FGFR3.
При оценке совокупной прогностичности пар генов на основе обучающей выборки строили бинарный линейный классификатор, при этом применяли метод опорных векторов [21] (подробнее см. в [13]). В качестве основного параметра, оценивающего качество
работы классификатора, использовали показатель AUC (area under curve, площадь под ROC-кривой). Классификатор признавали удовлетворительным, если в обучающей выборке значение AUC было не менее 0,8, а в контрольной — не менее 0,6.
На завершающем этапе анализа качество классификаторов оценивали в тестовой выборке, образцы которой не использовались при построении классификатора. Для тестовой выборки строили, в частности, кривые выживаемости Каплана—Майера и оценивали статистическую значимость их расходимости. Для оценки статистической значимости различий применяли log-rank-тест; приводимые ниже уровни статистической значимости (p-value) являются двусторонними.
Результаты
Анализ обучающей выборки показал, что индивидуальная экспрессия только одного гена обладает AUC >0,8: PDGFRB (чувствительность 0,77, специфичность 0,93). Построение классификаторов на основе экспрессии пар генов позволило выявить 14 пар с AUC >0,8. Наиболее информативные пары генов представлены в табл. 2.
Анализ контрольной выборки показал, что все гены неолимфогенеза обладают низкой предсказательной силой. Наиболее информативным показателем прогноза БХР является экспрессия гена PDGFRA (чувствительность 0,5, специфичность 0,7, AUC 0,61) (рис. 1).
Предсказательной силой с AUC >0,6 обладали 2 из 14 пар генов, выявленных в обучающей выборке. В дополнение к ним еще 4 пары продемонстрировали значимое расхождение кривых Каплана—Майера для безрецидивной выживаемости (табл. 3, рис. 2).
Обсуждение
Было выявлено, что среди генов неолимфогенеза наибольшей индивидуальной прогностической ценностью в качестве предиктора БХР в обучающей выборке являлся ген PDGFRB, однако в тестовой выборке он показал худшую предсказательную силу, а наиболее информативным оказался ген PDGFRA. Рецепторы, кодируемые этими генами, и их лиганды играют ключевую роль в качестве регуляторов клеточного роста и деления и оказывают значительное влияние на раковые клетки и опухолевое окружение. Было показано, что при РПЖ лиганд PDGF-D может быть вовлечен в остекластическую дифференцировку и развитие костных метастазов [22]. Высокий уровень PDGFR-B в опухолевой строме и неопухолевой ткани предстательной железы при РПЖ был ассоциирован с более короткой опухолеспецифичной выживаемостью [23]. И хотя применение ингибиторов рецепторов PDGF не было связано с улучшением выживаемости пациентов при РПЖ, а в некоторых случаях
Таблица 1. Клинические характеристики пациентов Table 1. Clinical characteristics of the patients
I
Характеристика
Обучающая выборка
Возраст, лет Age, years
Период наблюдения/время наступления БХР, лет
Follow-up duration/time of BR, years
Предоперационный уровень простатического специфического антигена, нг/мл Preoperative prostate-specific antigen level, ng/ml
Сумма баллов по шкале Глисона: Total Gleeson score:
4
5
6
7
8 9
10
Стадия: Stage: pT2a pT2c pT3a pT3b pTxN+
Край резекции: Resection margin: отрицательный negative
положительный positive
без БХР (n = 14)
without BR (n = 14)
61,9 ± 5,2
5,0 ± 1,6
12,0 ± 5,1
3 10 1
0 0
12 2
с БХР (n = 22)
62,4 ± 6,3
2,0 ± 1,9
22,1 ± 10,6
0 2 3
14
3 0 0
8
14
Контрольная выборка
без БХР (n = 195) wMio^ BR (n = I95)
с БХР (n = 200)
65,3 ± 6,4
11,6 ± 3,1
11,9 ± 13,3
2
44 110 16 22 1 2
111 111 43 20 21
н/д
n/a
н/д
n/a
65,6 ± 6,4
2,7 ± 2,1
18,8 ± 22,5
7
72 27 87 7 7
72
54 54 45 54 47
н/д
n/a
н/д
n/a
JN it
CS
U
u
JN it
Примечание. БХР — биохимический рецидив; н/д — нет данных. Note. BR — biochemical recurrence; n/a — data not available.
даже ускоряло развитие распространенных форм РПЖ [24], не исключается прогностическое значение этих маркеров для выбора тактики ведения пациентов с РПЖ.
Ранее была изучена прогностическая роль рецептора PDGFR-B и его лигандов PDGF-B и PDGF-D в когорте из 535 пациентов после простатэктомии. Экспрессию указанных лигандов оценивали в неопластической ткани и окружающей строме. Повышенная экспрессия рецептора PDGFR-B была отмечена в доброкачественной гиперпластической ткани и опухолеассоциирован-ной строме, но не в эпителии, а уровень белка коррелировал с клиническим рецидивом (отношение рисков 2,17; p = 0,010) и БХР (отношение рисков 1,58; p = 0,002) [25]. Однако в представленном нами исследовании показано, что единовременная оценка экспрессии
PDGFRA и PDGFRB позволяет достичь более высоких значений AUC, чем оценка экспрессии каждого гена в отдельности. При этом в двухфакторной модели с более высокой вероятностью развития рецидива коррелируют более высокая экспрессия PDGFRB и более низкая экспрессия PDGFRA. Несмотря на то что оба рецептора обеспечивают проведение митогенных сигналов, рецептор PDGFR-B, по-видимому, в значительно большей степени, чем PDGFR-A, связан с трансформацией клеток [26]. Поскольку рецепторы PDGFR-A и PDGFR-B могут образовывать гомо- и гетеродимеры при проведении сигналов от своих лигандов, вероятно, что более высокая экспрессия PDGFRB при более низкой экспрессии PDGFRA обеспечивает образование большего количества гомодимеров PDGFR-B с более высоким трансформирующим потенциалом, что объяснило бы
Таблица 2. Статистические характеристики лучших классификаторов в обучающей выборке Table 2. Statistic characteristics of the best classifiers in the training sample
<N et
es
и
ex и
<N et
Ген 1 Ген 2 чувствительность Sensitivity Специфичность Specificity AUC
PDGFRB IGF2 0,71 0,95 0,89
PDGFRB TEK 0,86 0,86 0,89
PDGFRB FLT4 0,86 0,86 0,87
PDGFB IGF1R 0,86 0,86 0,87
PDGFRB PDGFRA 0,50 0,95 0,87
PDGFRB PDGFB 0,64 0,91 0,87
PDGFRB IGF1R 0,79 0,86 0,86
PDGFRB IGF1 0,71 0,86 0,86
PDGFRB KDR 0,64 0,86 0,86
IGF1R TEK 0,79 0,82 0,84
FLT4 IGF1R 0,64 0,86 0,82
PDGFB FLT4 0,64 0,77 0,82
KDR IGF1R 0,36 0,95 0,80
PDGFB IGF2 0,43 0,95 0,80
Примечание. AUC — площадь под ROC-кривой. Note. AUC — area under the ROC-curve.
13,0 -
12,5 -
12,0
1,00
° ^ 0,75
8 0,50
m
5
<u d
0,25
р = 0,00034
Пациенты с благоприятным прогнозом / Patients with favorable prognosis
Пациенты с неблагоприятным прогнозом / Patients with unfavorable prognosis
§ о
Q
P
11,5 "
11,0 "
Без признаков Рецидив
рецидива / Without заболевания / signs of relapse Relapse of the
disease
Рис. 1. Экспрессия гена PDGFRA в контрольной выборке Fig. 1. PDGFRA gene expression in the control sample
наблюдаемые прогностические тенденции в данной паре генов.
Также с высоким показателем AUC в отношении БХР оказалась пара генов PDGFRB и IGF1. Ранее была
Б
0,00
0 5 10 15 20
Время, лет / Time, years
Рис. 2. Кривые Каплана—Майера, построенные на основании экспрессии генов PDGFRA и PDGFRB в образцах контрольной выборки Fig. 2. Kaplan—Meier curves plotted based on PDGFRA and PDGFRB genes expression in the samples of the control sample
описана возможная сеть взаимодействий IGF1 и PDGF-BB при РПЖ [27]. Ген IGF1 кодирует инсу-линоподобный фактор роста 1, сигнальный путь которого связан с метаболизмом, гомеостазом глюкозы, клеточным ростом, делением и дифференцировкой, а также апоптозом, при этом ось IGF может быть вовлечена в развитие ряда опухолей, включая РПЖ [28].
Таблица 3. Статистические характеристики лучших классификаторов в контрольной выборке Table 3. Statistical characteristics of the best classifiers in the control sample
Ген 1 Ген 2 Чувствительность Специфичность Specificity AUC p для кривых Каплана— Майера
Gene 1 Gene 2 p for the Kaplan-Meier curves
Sensitivity
PDGFRA PDGFRB 0,53 0,64 0,63 0,0003
PDGFRB IGF1 0,58 0,61 0,60 0,0002
PDGFB FLT4 0,60 0,53 0,60 0,01
IGF1R PDGFB 0,69 0,44 0,58 0,01
PDGFB IGF2 0,65 0,46 0,57 0,05
IGF1R FLT4 0,62 0,49 0,56 0,04
<N it
GS
Было отмечено, что ряд однонуклеотидных полиморфизмов гена IGF1 связан с развитием более распространенных форм РПЖ и более высокой вероятностью БХР [29]. Экспрессия рецептора IGF1 (IGF1R) была достоверно повышена в опухолевой ткани РПЖ при сумме баллов по шкале Глисона 3 и 4 относительно доброкачественной ткани, однако при сумме баллов по шкале Глисона 5 эти различия уже не были достоверными, кроме того, данный рецептор не являлся предиктором БХР при РПЖ. Количество самого лиганда IGF1 в крови пациентов с РПЖ в этом исследовании также не было предиктором БХР [28]. Однако в указанном исследовании изучали экспрессию белковых продуктов генов IGF1 и IGF1R, а в нашем анализе оценивали уровень экспрессии матричной РНК этих генов. Экспрессия гена IGF1 вошла в прогностическую пару с АиС >0,6 в тестовой выборке, при этом при более высокой вероятности
развития рецидива отмечалась более высокая экспрессия PDGFRB и более низкая экспрессия IGF1. Возможно, сочетанное изменение экспрессии данных генов определяет конкретные сдвиги в активации сигнальных путей клеток, что и обеспечивает в дальнейшем возникновение БХР.
Заключение
Метастатическое поражение ЛУ является неблагоприятным прогностическим фактором при РПЖ. Гистологическое исследование для обнаружения метастазов рака в ЛУ сопряжено с вероятностью ложно-отрицательного ответа. Результаты данного исследования продемонстрировали взаимосвязь экспрессии PDGFRA и PDGFRB, ассоциированных с лимфогенным метастазированием, с вероятностью и временем наступления БХР РПЖ у пациентов без вовлечения ЛУ после радикальной простатэктомии.
CV it
Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов. Conflict of interests. Authors declare no conflict of interest.
Финансирование. Исследование выполнено при поддержке Российского научного фонда (проект № 16-15-00290). Financing. The study was financed by the Russian Science Foundation (project No. 16-15-00290).
ЛИТЕРАТУРА / REFERENCES
1. Mottet N., Bellmunt J., Bolla M. et al. EAU-ESTRO-SIOG guidelines on prostate cancer. Part 1: screening, diagnosis and local treatment with curative intent. Eur Urol 2017;71(4):618-29. DOI: 10.1016/j.euru-ro.2016.08.003. PMID: 27568654.
2. Smith J.A., Seaman J.P., Gleidman J.B., Middleton R.G. Pelvic lymph node metas-
tasis from prostatic cancer: influence of tumor grade and stage in 452 consecutive patients. J Urol 1983;130(2):290-2. PMID: 6876275.
3. Schilling D., Hennenlotter J., Gakis G. et al. Prospective assessment of histological serial sectioning of pelvic lymph nodes in prostate cancer: a cost-benefit analysis.
BJU Int 2012;110(6 Pt B):E166-71. DOI: 10.1111/j.1464-410X.2012.10928.x. PMID: 22314026. 4. Karalak A., Homcha-Em P. Occult axillary lymph node metastases discovered by serial section in node-negative breast cancer. J Med Assoc Thai 1999;82(10):1017-9. PMID: 10561965.
JN it
CS
U
et
U
JN it
5. Hartveit E. Attenuated cells in breast stroma: the missing lymphatic system of the breast. Histopathology 1990;16(6):533-43. PMID: 2376396.
6. Pepper M.S., Tille J.C., Nisato R., Skobe M. Lymphangiogenesis and tumor metastasis. Cell Tissue Res 2003;314(1):167-77. DOI: 10.1007/s00441-003-0748-7. PMID: 12883995.
7. Joukov V., Pajusola K., Kaipainen A. et al. A novel vascular endothelial growth factor, VEGF-C, is a ligand for the Flt4 (VEG-FR-3) and KDR (VEGFR-2) receptor tyrosine kinases. EMBO J 1996;15(2):1751. PMID: 8612600.
8. Stacker S.A., Caesar C., Baldwin M.E. et al. VEGF-D promotes the metastatic spread of tumor cells via the lymphatics. Nat Med 2001;7(2):186—91. DOI: 10.1038/84635. PMID: 11175849.
9. Skobe M., Hawighorst T., Jackson D.G.
et al. Induction of tumor lymphangiogenesis by VEGF-C promotes breast cancer metastasis. Nat Med 2001;7(2):192-8. DOI: 10.1038/84643. PMID: 11175850.
10. Mandriota S.J., Jussila L., Jeltsch M. et al. Vascular endothelial growth factor-C-medi-ated lymphangiogenesis promotes tumour metastasis. EMBO J 2001;20(4):672-82. DOI: 10.1093/emboj/20.4.672.
PMID: 11179212.
11. Tsurusaki T., Kanda S., Sakai H. et al. Vascular endothelial growth factor-C expression in human prostatic carcinoma and its relationship to lymph node metastasis.
Br J Cancer 1999;80(1-2):309-13. DOI: 10.1038/sj.bjc.6690356. PMID: 10390013.
12. Wong S.Y., Haack H., Crowley D. et al. Tumor-secreted vascular endothelial growth factor-C is necessary for prostate cancer lymphangiogenesis, but lymphangiogenesis is unnecessary for lymph node metastasis. Cancer Res 2005;65(21):9789-98.
DOI: 10.1158/0008-5472.CAN-05-0901. PMID: 16267000.
13. Galatenko V.V., Shkurnikov M.Y., Sama-tov T.R. et al. Highly informative marker sets consisting of genes with low individual de-
gree of differential expression. Sci Rep 2015;5:14967. DOI: 10.1038/srep14967. PMID: 26446398.
14. Mortensen M.M., Heyer S., Lynnerup A.S. et al. Expression profiling of prostate cancer tissue delineates genes associated with recurrence after prostatectomy. Sci Rep 2015;5(1):16018. DOI: 10.1038/srep16018. PMID: 26522007.
15. Nakagawa T., Kollmeyer T.M., Morlan B.W. et al. A tissue biomarker panel predicting systemic progression after PSA recurrence post-definitive prostate cancer therapy. PLoS One 2008;3(5):e2318. DOI: 10.1371/ journal.pone.0002318. PMID: 18846227.
16. Briganti A., Suardi N., Capogrosso P. et al. Lymphatic spread of nodal metastases
in high-risk prostate cancer: the ascending pathway from the pelvis to the retroperito-neum. Prostate 2012;72(2):186-92. DOI: 10.1002/pros.21420. PMID: 21538428.
17. Burton J.B., Priceman S.J., Sung J.L. et al. Suppression of prostate cancer nodal and systemic metastasis by blockade of the lym-phangiogenic axis. Cancer Res 2008;68(19):7828-37. DOI: 10.1158/0008-5472.CAN-08-1488. PMID: 18829538.
18. Nathanson S.D. Insights into the mechanisms of lymph node metastasis. Cancer 2003;98(2):413-23. DOI: 10.1002/ cncr.11464. PMID: 12872364.
19. Zhang H., Muders M.H., Li J. et al. Loss of NKX3.1 favors vascular endothelial growth factor-C expression in prostate cancer. Cancer Res 2008;68(21):8770-8. DOI: 10.1158/0008-5472.CAN-08-1912. PMID: 18974119.
20. Karlsson M.C., Gonzalez S.F., Welin J., Fuxe J. Epithelial-mesenchymal transition in cancer metastasis through the lymphatic system. Mol Oncol 2017;11(7):781-91. DOI: 10.1002/1878-0261.12092. PMID: 28590032.
21. Cortes C., Vapnik V. Support-Vector Networks. Machine Learning 1995;20(3):273-97.
22. Huang W., Fridman Y., Bonfil R.D. et al.
A novel function for platelet-derived growth
factor-D: induction of osteoclastic differentiation for intraosseous tumor growth. Oncogene 2012;31(42):4527-35. DOI: 10.1038/onc.2011.573. PMID: 22158043.
23. Hägglöf C., Hammarsten P., Josefsson A. et al. Stromal PDGFR-beta expression
in prostate tumors and non-malignant prostate tissue predicts prostate cancer survival. PLoS One 2010;5(5):e10747. DOI: 10.1371/journal.pone.0010747. PMID: 20505768.
24. Rosenberg A., Mathew P. Imatinib and prostate cancer: lessons learned from targeting the platelet-derived growth factor receptor. Expert Opin Investig Drugs 2013;22(6):787-94.
DOI: 10.1517/13543784.2013.787409. PMID: 23540855.
25. Nordby Y., Richardsen E., Rakaee M. et al. High expression of PDGFR-ß in prostate cancer stroma is independently associated with clinical and biochemical prostate cancer recurrence. Sci Rep 2017;7:43378. DOI: 10.1038/srep43378. PMID: 28233816.
26. Li Y., Cozzi P.J., Russell P.J. Promising tumor-associated antigens for future prostate cancer therapy. Med Res Rev 2010;30(1):67-101. DOI: 10.1002/ med.20165. PMID: 19536865.
27. Trevino V., Tadesse M.G., Vannucci M. et al. Analysis of normal-tumour tissue interaction in tumours: prediction of prostate cancer features from the molecular profile of adjacent normal cells. PLoS One 2011;6(3):e16492. DOI: 10.1371/journal. pone.0016492. PMID: 21479216.
28. Breen K.J., O'Neill A., Murphy L. et al. Investigating the role of the IGF axis as a predictor of biochemical recurrence in prostate cancer patients post-surgery. Prostate 2017;77(12):1288-300.
DOI: 10.1002/pros.23389. PMID: 28726241.
29. Chang C.F., Pao J.B., Yu C.C. et al. Common variants in IGF1 pathway genes and clinical outcomes after radical prostatectomy. Ann Surg Oncol 2013;20(7):2446-52. DOI: 10.1245/s10434-013-2884-y. PMID: 23397154.
Статья поступила: 16.10.2017. Принята в печать: 17.12.2017. Article received: 16.10.2017. Accepted for publication: 17.12.2017.
