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Enregistrement W2487959321 · doi:10.1158/1538-7445.am2016-3632

Abstract 3632: Adaptive operations and technology platform for nation-scale precision oncology

2016· article· en· W2487959321 sur OpenAlexaff
Ogan D. Abaan, Amrita Basu, David Deal, Michael Hultner

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Bioinformatics, and Biomedical Research
Établissements canadiensLockheed Martin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkflowScalabilityComputer sciencePrecision medicineAnalyticsData scienceScale (ratio)Predictive analyticsBig dataData miningDatabaseMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Precision oncology requires predictive models for therapy selection using variety of biomarkers and clinical features as input. Building and validating these models requires analysis of large numbers of diverse cases in order to relate markers and treatments to positive outcomes. The -omics technologies provide a rich source of genetic and epigenetic markers but demand large compute and storage systems to process the data. Thus, there is an urgent need for scalable and reliable information systems to support nation-scale research and delivery of precision oncology. At Lockheed Martin, we deliver operational solutions to complex problems. Here, we present our vision for a precision oncology platform. This solution integrates best-in-class capabilities from multiple sources/vendors to support innovation, research and clinical care for a whole nation. We not only thought about the basic -omics based data collection, but also an infrastructure to collect and store data within a compliant privacy and security framework that also facilitates collaborative analytics and data sharing for deeper insight. Taking a systems engineering approach, we have examined some of the challenges to implement such a platform. For instance, running the basic genomic data processing pipelines to yield variant calls, which in turn will feed the variant store, should be a single scalable workflow. Accounting for multiple data sources, various use cases and selections of tools are at the core of an adaptable workflow. A variant store design that can scale and support a national cohort with an overlaying cohort selection tool are all part of this intricate design. It is our vision that a systems engineering and integration approach can deliver a unified solution for the national precision oncology roadmap. It is paramount that all the individual pieces should be well tuned to deliver scalability and reliability and simultaneously work in complete harmony. Only then we can process data at-scale needed for finding actionable mutations, designing effective treatments and implementing prevention strategies, affordably and reliably. Citation Format: Ogan Abaan, Amrita Basu, David Deal, Michael Hultner. Adaptive operations and technology platform for nation-scale precision oncology. [abstract]. In: Proceedings of the 107th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2016 Apr 16-20; New Orleans, LA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2016;76(14 Suppl):Abstract nr 3632.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,441
Score d'incertitude au seuil0,285

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,333 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
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