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Enregistrement W2590886987 · doi:10.1200/jco.2016.34.2_suppl.98

The frequency of druggable targets in localized prostate cancer: Initial analysis from the Decipher GRID.

2016· article· en· W2590886987 sur OpenAlexaff
Nicholas Erho, Mohammed Alshalalfa, Penelope J. Wood, Mandeep Takhar, Hussam Al-Deen Ashab, Elai Davicioni

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensGenome British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDECIPHERDruggabilityMedicineComputational biologyProstate cancerPopulationGene expression profilingBioinformaticsCancerGeneGene expressionBiologyGeneticsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

98 Background: Prostate cancers patient management has been enhanced with commercially available genomic prognostic tests such as the Decipher prostate cancer classifier that are useful for making treatment decision-making. In addition to being the most validated predictor of metastasis in prostate cancer, Decipher is also a genome-wide assay that measures the expression of many druggable targets. Methods: Decipher GRID (Genomic Resource Information Database), was queried to assess the expression patterns of 14 genes from 5 biological pathways (Table) in 1,850 patients from previously published Decipher validation studies. The frequency of high (or low) expression of each gene was ascertained using a standard and more conservative thresholds based on the median absolute deviation (MAD) metric. For the standard threshold, genes whose high expression is of clinical relevance, patients with gene expression above the median + 1.48*MAD were annotated as high expression and for genes whose low expression is of clinical relevance, patients with gene expression below the median - 1.48*MAD were annotated as low expression. For the conservative threshold, median +/- 2*1.48*MAD was used. Results: See Table. Conclusions: Since every patient receiving the Decipher test also has a genome-wide expression profile, the Decipher GRID will allow researchers to evaluate on a systematic population-level the expression of genes that may be targeted with existing therapies. Such information may be useful for selection of optimal systemic therapy and inclusion into clinical trials of novel targeted agents. This rich genomic resource is being made available on a research use only basis to prostate cancer researchers and to clinicians seeking to uncover individualized genomic insights for patients to advance precision medicine. [Table: see text]

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,491
Écart entre enseignants0,394 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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