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Enregistrement W2912562571 · doi:10.1158/1538-7445.pedca19-b20

Abstract B20: Integrative analysis of whole-genome and RNA sequencing in high-risk pediatric malignancies

2020· article· en· W2912562571 sur OpenAlexaboutno aff
Avanthi Tayi Shah, Marcus R. Breese, Alex G. Lee, Henry J. Martell, Bogdan Tanasă, Stanley G. Leung, Aviv Spillingeer, Hengyi Liu, Inge H. Behroozfard, Phuong Dinh, Florette K. Hazard, Soo‐Jin Cho, Arun Rangaswami, Norman J. Lacayo, Sheri L. Spunt, Tabitha Cooney, Jennifer Michlitsch, Anurag K. Agarwaal, E. Alejandro Sweet‐Cordero

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeuroblastoma Research and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPediatric cancerMedicineMalignancyOncologyCohortCancerGermlineDNA sequencingDeep sequencingInternal medicineDiseaseWhole genome sequencingGeneGenomeBioinformaticsGeneticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Targeted gene panel sequencing has become increasingly common in the management of pediatric cancer patients. For some patients, these cancer gene panel tests have identified clinically actionable findings, but for many pediatric patients, no actionable alterations are identified. This is in part due to the low mutational burden of pediatric malignancies; thus, an unbiased approach may shed light on potentially actionable findings. To accomplish this, we examined the feasibility and utility of whole-genome sequencing (WGS) and RNA sequencing (RNAseq) in the management of high-risk pediatric oncology patients. We describe our experience with a cohort of over 100 high-risk pediatric oncology patients, with a combination of solid tumors, brain tumors, and hematologic malignancies. The majority of patients were deemed high-risk due to relapsed/refractory disease. A second group of patients was defined as high-risk at time of initial diagnosis due to the presence of metastatic disease, an estimated overall survival of less than 50%, a rare tumor, an undifferentiated tumor, or prior history of another malignancy. When possible, multiple samples from an individual patient were collected (i.e., specimens at biopsy, resection, relapse, and/or from metastatic sites) to allow for evaluation of inter- and intratumoral heterogeneity. Close to 200 tumor samples were available for analysis using WGS and/or RNAseq analysis. Somatic DNA samples were sequenced to an average depth of 60X and germline samples to 30X. WGS samples were analyzed for SNVs, structural rearrangements (SVs), copy-number alterations (CNAs), and mutational signatures. RNAseq was performed to a depth of at least 20 million paired-end reads for each sample. These samples were analyzed to identify known and novel gene-fusions, measure allele specific expression of SNVs, and perform gene-expression outlier analysis. Expression of variants (SNV/SV) identified using WGS were confirmed using RNAseq. For gene expression outliers detected using RNAseq, the WGS data were used to predict possible mechanisms for the aberrant expression (such as CNA, gene fusions, or promoter hijacking). This analysis suggests that WGS and RNAseq analysis is feasible in a clinical setting and can reliably identify variants reported on gene panel tests. Furthermore, the use of WGS/RNAseq results in additional clinically informative findings while also enabling novel research to further advance our understanding of these rare and highly aggressive pediatric malignancies. Citation Format: Avanthi T. Shah, Marcus R. Breese, Alex G. Lee, Henry J. Martell, Bogdan Tanasa, Stanley G. Leung, Aviv Spillingeer, Heng-Yi Liu, Inge Behroozfard, Phuong Dinh, Florette K. Hazard, Soo-Jin Cho, Arun Rangaswami, Norman J. Lacayo, Sheri L. Spunt, Tabitha Cooney, Jennifer G. Michlitsch, Anurag K. Agarwaal, Alejandro Sweet-Cordero. Integrative analysis of whole-genome and RNA sequencing in high-risk pediatric malignancies [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on the Advances in Pediatric Cancer Research; 2019 Sep 17-20; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2020;80(14 Suppl):Abstract nr B20.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,305 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
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