Using cell line and patient samples to improve predictions of patient drug response
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Recent advances in high-throughput technologies have facilitated the profiling of large panels of cancer cell lines with responses measured for thousands of drugs. The computational challenge is now to realize the potential of these data in predicting patients’ responses to these drugs in the clinic. Methods We address this issue by examining the spectrum of prediction models of patient response: models predicting directly from cell lines, those predicting directly from patients, and those trained on cell lines and patients at the same time. We tested 21 classification models on four drugs, that are bortezomib, erlotinib, docetaxel and epirubicin, for which clinical trial data were available. Results Our integrative models consistently outperform cell line-based predictors, indicating that there are limitations to the predictive potential of in vitro data alone. Furthermore, these integrative models achieve better predictive accuracy and require substantially fewer patients than would be the case if only patient data were available. Conclusions The integration of in vitro and ex vivo genomic data results in more accurate predictors using only a fraction of the patient information, which can help optimize the development of personalized predictors of therapy response. Altogether our results support the relevance of preclinical data for therapy prediction in clinical trials, enabling more efficient and cost-effective trial design.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».