Abstract 4621: Validation and calibration of next-generation sequencing to identify Epstein-Barr Virus-positive gastric cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Gastric adenocarcinoma was recently classified by a large genomic study into four molecular subtypes, including one defined by Epstein-Barr virus (EBV)-positivity. EBV infection in tumors is conventionally assessed by in situ hybridization (ISH), but detection of viral nucleic acids by next-generation sequencing represents a potential alternative. Methods: Normalized EBV read counts were determined by whole genome, whole exome, mRNA and miRNA sequencing for 295 fresh-frozen gastric tumor samples. Formalin-fixed, paraffin-embedded tissue sections were retrieved for ISH confirmation of 13 high-EBV and 11 low-EBV cases selected at random. Results: By each sequencing method, numbers of EBV reads were bimodally distributed across tumors, with a minority having much higher counts. In pairwise comparisons, individual samples were either consistently high or consistently low by all genomic methods for which data were available. Empiric cut-offs based on molecular data of 1000 normalized reads for whole genome, 100 for exome, 4 for mRNA and 5000 for miRNA had perfect concordance identifying 26 (9%) tumors as EBV-positive. One sample tested by ISH lacked tumor cells. For the 23 tumors with EBV status determined by both approaches, EBV-positivity or -negativity by molecular testing was confirmed by EBER-ISH in all but one case (kappa = 0.91). The exception was a microsatellite instability-type cancer EBV-negative by both mRNA and miRNA sequencing, with equivocally positive ISH interpretation. Conclusions: EBV-positive gastric tumors may be accurately identified by quantifying viral sequences in genomic data. Simultaneous analyses of human and viral DNA, mRNA and miRNA could streamline tumor profiling for clinical care and research. Citation Format: M. Constanza Camargo, Reanne Bowlby, Andy Chu, Chandra S. Pedamallu, Vesteinn Thorsson, Sandra Elmore, Andrew Mungall, Adam Bass, Margaret L. Gulley, Charles S. Rabkin. Validation and calibration of next-generation sequencing to identify Epstein-Barr Virus-positive gastric cancer. [abstract]. In: Proceedings of the 106th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2015 Apr 18-22; Philadelphia, PA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2015;75(15 Suppl):Abstract nr 4621. doi:10.1158/1538-7445.AM2015-4621
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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 | 0,013 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».