Comparative Meta-analysis of Prognostic Gene Signatures for Late-Stage Ovarian Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ovarian cancer is the fifth most common cause of cancer deaths in women in the United States. Numerous gene signatures of patient prognosis have been proposed, but diverse data and methods make these difficult to compare or use in a clinically meaningful way. We sought to identify successful published prognostic gene signatures through systematic validation using public data. METHODS: A systematic review identified 14 prognostic models for late-stage ovarian cancer. For each, we evaluated its 1) reimplementation as described by the original study, 2) performance for prognosis of overall survival in independent data, and 3) performance compared with random gene signatures. We compared and ranked models by validation in 10 published datasets comprising 1251 primarily high-grade, late-stage serous ovarian cancer patients. All tests of statistical significance were two-sided. RESULTS: Twelve published models had 95% confidence intervals of the C-index that did not include the null value of 0.5; eight outperformed 97.5% of signatures including the same number of randomly selected genes and trained on the same data. The four top-ranked models achieved overall validation C-indices of 0.56 to 0.60 and shared anticorrelation with expression of immune response pathways. Most models demonstrated lower accuracy in new datasets than in validation sets presented in their publication. CONCLUSIONS: This analysis provides definitive support for a handful of prognostic models but also confirms that these require improvement to be of clinical value. This work addresses outstanding controversies in the ovarian cancer literature and provides a reproducible framework for meta-analytic evaluation of gene signatures.
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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 | 0,033 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».