Abstract 3632: Adaptive operations and technology platform for nation-scale precision oncology
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,009 |
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 ».