Abstract 660: Integration of radiomics with "omic" analyses to predict survival in newly diagnosed IDH-1 wild-type glioblastoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Glioblastoma (GBM) is the most commonly diagnosed glioma and has the poorest median survival of all brain tumours at only 14 months. Despite intensive characterisation of this disease through ‘omic' investigations which has led to the identification of critical molecular drivers of malignancy, only a limited selection of biomarkers have proven to be clinically relevant in predicting patient survival. One reason for this lack of success is the existence of intratumoural heterogeneity, where individual tumours can harbour spatially separated molecular and phenotypic diversity, thereby limiting the insight which ‘omic' analysis of small biopsy specimens can impart. Radiomics involves high-throughput mining of quantitative image features via image acquisition, region of interest segmentation and feature extraction from standard MRI scans and relating extracted feature values to molecular, phenotypic and clinical properties. Notably, radiomics derives features from the whole tumour mass and therefore overcomes limitations associated with intratumoural heterogeneity. As such, we sought to investigate the ability for radiomics to describe tumour characteristics and integrate radiomics alongside genomics and transcriptomics to derive a prognostic model for IDH1 wild-type GBM. We observed 2 radiomic clusters in IDH1-wild-type GBM which each had an equivalent distribution of each of the four molecular subtypes. Whilst radiomic clusters themselves were not predictive of survival, three radiomic features were able to separate patients into long and short survival groups. Integration of genomic and transcriptomic features alongside radiomic analysis increased the predictive strength of our model. Finally, we found an association between longer survival in patients with IDH1 wild-type GBM and increased expression of the complement system. Our observations suggest that integration of radiomics alongside ‘omic' investigations offer a greater ability to predict survival in IDH1 wild-type GBM and suggests a role for the innate immune system in driving patient outcome. Citation Format: Paul M. Daniel. Integration of radiomics with "omic" analyses to predict survival in newly diagnosed IDH-1 wild-type glioblastoma [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 660.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».