Rapid, reliable, and reproducible molecular sub-grouping of clinical medulloblastoma samples
Notice bibliographique
Résumé
The diagnosis of medulloblastoma likely encompasses several distinct entities, with recent evidence for the existence of at least four unique molecular subgroups that exhibit distinct genetic, transcriptional, demographic, and clinical features. Assignment of molecular subgroup through routine profiling of high-quality RNA on expression microarrays is likely impractical in the clinical setting. The planning and execution of medulloblastoma clinical trials that stratify by subgroup, or which are targeted to a specific subgroup requires technologies that can be economically, rapidly, reliably, and reproducibly applied to formalin-fixed paraffin embedded (FFPE) specimens. In the current study, we have developed an assay that accurately measures the expression level of 22 medulloblastoma subgroup-specific signature genes (CodeSet) using nanoString nCounter Technology. Comparison of the nanoString assay with Affymetrix expression array data on a training series of 101 medulloblastomas of known subgroup demonstrated a high concordance (Pearson correlation r = 0.86). The assay was validated on a second set of 130 non-overlapping medulloblastomas of known subgroup, correctly assigning 98% (127/130) of tumors to the appropriate subgroup. Reproducibility was demonstrated by repeating the assay in three independent laboratories in Canada, the United States, and Switzerland. Finally, the nanoString assay could confidently predict subgroup in 88% of recent FFPE cases, of which 100% had accurate subgroup assignment. We present an assay based on nanoString technology that is capable of rapidly, reliably, and reproducibly assigning clinical FFPE medulloblastoma samples to their molecular subgroup, and which is highly suited for future medulloblastoma clinical trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».