EPIG-13ROBUST MGMT METHYLATION DETECTION USING 450k ARRAY IN CIMP-NEGATIVE GBM
Notice bibliographique
Résumé
Robust and accurate testing of MGMT methylation as a predictive biomarker is of vital importance to predict response to temozolomide in GBM patients. Although various approaches were published previously for DNA methylation based cancer classification, there is a need for improving accuracy, reproducibility and clarity. To achieve this, we set guidelines for reproducibility and created a classification framework for predicting MGMT methylation efficiently using predictive modeling and validation. We have utilized Illumina 450k genome-wide methylation signatures to identify CpGs whose methylation status correlates with MGMT status. We reflected realistic clinical aspect by separating training and validation dataset to avoid biased feature selection, and performed cross validation (2-level 8-fold). Feature extraction was performed by ANOVA to identify biomarkers that reflect the methylation status of MGMT gene for GBM classification. Samples that showed CIMP-positive profiles by 450k were excluded, given the confounding of CIMP status with MGMT methylation. We examined 450k data from 191 samples of GBM which were tested on the Illumina 450k array at 2 centers and compared array data with MGMT methylation status determined by methylation specific PCR (MSP) assay. We selected 5 probes based on a random forest model, where 2 of the 5 probes are in common with the previously reported MGMT-STP27. The RF based model produced 93.5% concordance with MSP, as compared to STP-27, which showed 79% concordance. The discordant samples will be re-assessed with MSP assay to compare the accuracy of MSP with the 450K based approach. While further validation is in progress, this robust framework can efficiently identify additional methylation features correlated with MGMT methylation status and, data from the 450k array can be used to detect MGMT methylation status.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».