Abstract 4340: Integrating whole genome and transcriptome analysis to inform treatment decisions in the metastatic cancer clinical setting
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Genomic analysis is an established clinical tool for positioning patients to specific treatment rationales. However, given the vast range of genomic complexity that is observed between tumors the extent to which genomic characterization must be applied in order to generate a true picture of the actionable and informative genomic events in an individual's tumour is still a matter for intense debate. Historically, cost and the complexity of the bioinformatics analysis needed has limited the adoption of comprehensive genomic characterization. However with the emerging clinical significance of genomic signatures, mutation burden and immunogenomic profiling, information that can best be recovered from comprehensive genomic analyses, a better understanding of the utility of extensive genomic characterization of tumours in a clinical setting is needed. For the past 6 years, the Personalized Oncogenomics Project (POG) at the BC Cancer Agency has used paired tumour/normal Whole Genome and Transcriptome Analysis (WGTA) to comprehensively characterize tumour samples from patients with incurable metastatic cancer to inform treatment planning for each patient within a clinically relevant timeframe. To date tumours from over 700 patients have been genomically profiled using this approach. These data represent a cohort of tumours from the post-treatment metastatic setting that have been comprehensively characterized at a whole genome level augmented by comprehensive clinical annotation, including information about the primary diagnosis, progression of the disease and treatment history, as well as follow-up information including the response of the tumour to genome analysis-informed therapy. We will discuss findings from this powerful genomic cohort focusing on aspects that are particularly well represented by using a WGTA approach including; mutation signatures of biological and clinical significance, integration of expression data to complement genomic findings and highlighting the discovery of novel NRG1 gene fusions as a demonstration of how using a comprehensive multi-omic approach for genomic analysis to infer the oncogenic impact of novel genomic events can impact patient care. Citation Format: Martin R. Jones, Yaoqing Shen, Erin Pleasance, Elisa Majounie, Laura Williamson, Eric Zhao, Eric Chuah, Karen L. Mungall, Andrew J. Mungall, Richard A. Moore, Yussanne Ma, Stephen Yip, Howard Lim, Daniel Renouf, Steven J. Jones, Janesssa Jaskin, Marco A. Marra. Integrating whole genome and transcriptome analysis to inform treatment decisions in the metastatic cancer clinical setting [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2018; 2018 Apr 14-18; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2018;78(13 Suppl):Abstract nr 4340.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».