Healthy Research Rewards
ResearchHub is incentivizing healthy research behavior. At this time, first authors of open access papers are eligible for rewards. Visit the publications tab to view your eligible publications.
Got it
MH
Minh‐Phuong Huynh‐Le
Author with expertise in Advancements in Prostate Cancer Research
Achievements
Cited Author
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
4
(25% Open Access)
Cited by:
290
h-index:
20
/
i10-index:
32
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Association of clinical factors and recent anticancer therapy with COVID-19 severity among patients with cancer: a report from the COVID-19 and Cancer Consortium

Petros Grivas et al.Mar 20, 2021
Patients with cancer may be at high risk of adverse outcomes from severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) infection. We analyzed a cohort of patients with cancer and coronavirus 2019 (COVID-19) reported to the COVID-19 and Cancer Consortium (CCC19) to identify prognostic clinical factors, including laboratory measurements and anticancer therapies. Patients with active or historical cancer and a laboratory-confirmed SARS-CoV-2 diagnosis recorded between 17 March and 18 November 2020 were included. The primary outcome was COVID-19 severity measured on an ordinal scale (uncomplicated, hospitalized, admitted to intensive care unit, mechanically ventilated, died within 30 days). Multivariable regression models included demographics, cancer status, anticancer therapy and timing, COVID-19-directed therapies, and laboratory measurements (among hospitalized patients). A total of 4966 patients were included (median age 66 years, 51% female, 50% non-Hispanic white); 2872 (58%) were hospitalized and 695 (14%) died; 61% had cancer that was present, diagnosed, or treated within the year prior to COVID-19 diagnosis. Older age, male sex, obesity, cardiovascular and pulmonary comorbidities, renal disease, diabetes mellitus, non-Hispanic black race, Hispanic ethnicity, worse Eastern Cooperative Oncology Group performance status, recent cytotoxic chemotherapy, and hematologic malignancy were associated with higher COVID-19 severity. Among hospitalized patients, low or high absolute lymphocyte count; high absolute neutrophil count; low platelet count; abnormal creatinine; troponin; lactate dehydrogenase; and C-reactive protein were associated with higher COVID-19 severity. Patients diagnosed early in the COVID-19 pandemic (January-April 2020) had worse outcomes than those diagnosed later. Specific anticancer therapies (e.g. R-CHOP, platinum combined with etoposide, and DNA methyltransferase inhibitors) were associated with high 30-day all-cause mortality. Clinical factors (e.g. older age, hematological malignancy, recent chemotherapy) and laboratory measurements were associated with poor outcomes among patients with cancer and COVID-19. Although further studies are needed, caution may be required in utilizing particular anticancer therapies. NCT04354701.
0
Citation290
0
Save
0

Age dependence of modern clinical risk groups for localized prostate cancer — a population-based study

Minh‐Phuong Huynh‐Le et al.May 24, 2019
Background: Optimal prostate cancer (PCa) screening strategies will focus on men most likely to have potentially-lethal, localized disease. Age-specific incidence rates (ASIRs) for clinical risk groups could guide risk-stratified screening. Objective: Determine ASIRs and proportions of PCa diagnoses in Norway for modern risk-group and Gleason score categories. Design, Setting, and Participants: All men diagnosed with PCa in Norway in 2014-2017 (n=20,356). Outcome Measurements and Statistical Analysis: Patients were assigned to clinical risk groups: low, favorable-intermediate, unfavorable-intermediate, high, regional, and metastatic, using Gleason score and clinical stage. Associations were assessed between age and (1) Gleason score (including Gleason 3+4 and 4+3) and (2) PCa risk group. Risk-group ASIRs were calculated by multiplying the overall Norwegian ASIR by the proportions observed for each category. Results: Older age was significantly associated with higher Gleason score and more advanced disease. For example, among men aged 55-59, 65-69, 75-79, and 85-89 years, the percentage with Gleason 8-10 disease was 16.5%, 23.4%, 37.2%, and 59.9%, respectively (p<0.001); the percentage with at least high-risk disease was 29.3%, 39.1%, 60.4%, and 90.6%, respectively. Corresponding percentages for low-risk PCa were 24.0%, 17.9%, 10.2%, and 4.1% (p<0.001). The respective maximum ASIRs (per 100,000 men) for low-risk, favorable-intermediate-risk, unfavorable-intermediate-risk, high-risk, regional, and metastatic disease were: 157.1, 183.8, 194.8, 408.3, 172.3, and 330.0; incidence for low-risk and favorable-intermediate-risk PCa peaked before age 70, while more advanced categories peaked after 70. At age 75-79 years, the ASIR of high-risk disease was approximately 6 times greater than at 55-59 years. Conclusions: Risk of clinically-significant, localized PCa increases with age. Healthy older men may be among those most likely to benefit from PCa screening.
0

The effect of sample size on polygenic hazard models for prostate cancer

Roshan Karunamuni et al.Jun 21, 2019
We aimed to determine the effect of sample size on performance of polygenic hazard score (PHS) models in predicting the age at onset of prostate cancer. Age and genotypes were obtained for 40,861 men from the PRACTICAL consortium. The dataset included 201,590 SNPs per subject, and was split into training (34,444 samples) and testing (6,417 samples) sets. Two PHS model-building strategies were investigated. Established-SNP model considered 65 SNPs that had been associated with prostate cancer in the literature. A stepwise SNP selection was used to develop Discovery-SNP models. The performance of each PHS model was calculated for random sizes of the training set (1 to 30 thousand). The performance of a representative Established-SNP model was estimated for random sizes of the testing set (0.5 to 6 thousand). Mean HR98/50 (hazard ratio of top 2% to the average in the test set) of the Established-SNP model increased from 1.73[95%CI: 1.69-1.77] to 2.41[2.40-2.43] when the number of training samples was increased from 1 to 30 thousand. The corresponding HR98/50 of the Discovery-SNP model increased from 1.05[0.93-1.18] to 2.19[2.16-2.23]. HR98/50 of a representative Established-SNP model using testing set sample sizes of 0.6 and 6 thousand observations were 1.78[1.70-1.85] and 1.73[1.71-1.76], respectively. We estimate that a study population of 20 to 30 thousand men is required to develop Discovery-SNP PHS models for prostate cancer. The required sample size could be reduced to 10 thousand samples, if a set of SNPs associated with the disease has already been established.
0

A genetic hazard score to personalize prostate cancer screening, applied to population data

Minh‐Phuong Huynh‐Le et al.Apr 26, 2019
Background: Genetic risk stratification may inform decisions of whether, and when, a man should undergo prostate cancer (PCa) screening. We previously validated a polygenic hazard score (PHS), a weighted sum of 54 single-nucleotide polymorphism genotypes, for accurate prediction of age of onset of aggressive PCa and improved screening performance. We now assess the potential impact of PHS-informed screening. Methods: United Kingdom population data were fit to a continuous model of age-specific PCa incidence. Using hazard ratios estimated from ProtecT trial data, age-specific incidence rates were calculated for percentiles of genetic risk. Incidence of higher-grade PCa (Gleason≥7) was estimated from age-specific data from the linked CAP trial. PHS and incidence data were combined to give a risk-equivalent age, when a man with a given PHS percentile will have risk of higher-grade PCa equivalent to that of a typical man at age 50 (50-years standard). Positive predictive value (PPV) of PSA testing was calculated using PHS-adjusted (PCa-risk-equivalent age) groups identified from ProtecT. Results: Expected age of onset of higher-grade PCa is modulated by 19 years between the 1st and 99th PHS percentiles. A man with PHS in the 99th percentile reaches 50-years-standard risk at age 41; conversely, a man in the 1st percentile reaches this risk at age 60. PPV of PSA was higher for men with higher PHS-adjusted age. Conclusions: PHS informs PCa screening strategies with individualized estimates of risk-equivalent age for higher-grade PCa. Screening initiation could be adjusted according to a man's genetic hazard score, improving PPV of PSA screening.