Genomic Biomarkers to Predict Resistance to Hypomethylating Agents in Patients With Myelodysplastic Syndromes Using Artificial Intelligence
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We developed an unbiased framework to study the association of several mutations in predicting resistance to hypomethylating agents (HMAs) in patients with myelodysplastic syndromes (MDS), analogous to consumer and commercial recommender systems in which customers who bought products A and B are likely to buy C: patients who have a mutation in gene A and gene B are likely to respond or not respond to HMAs. METHODS: We screened a cohort of 433 patients with MDS who received HMAs for the presence of common myeloid mutations in 29 genes that were obtained before the patients started therapy. The association between mutations and response was evaluated by the Apriori market basket analysis algorithm. Rules with the highest confidence (confidence that the association exists) and the highest lift (strength of the association) were chosen. We validated our biomarkers in samples from patients enrolled in the S1117 trial. RESULTS: Among 433 patients, 193 (45%) received azacitidine, 176 (40%) received decitabine, and 64 (15%) received HMA alone or in combination. The median age was 70 years (range, 31 to 100 years), and 28% were female. The median number of mutations per sample was three (range, zero to nine), and 176 patients (41%) had three or more mutations per sample. Association rules identified several genomic combinations as being highly associated with no response. These molecular signatures were present in 30% of patients with three or more mutations/sample with an accuracy rate of 87% in the training cohort and 93% in the validation cohort. CONCLUSION: Genomic biomarkers can identify, with high accuracy, approximately one third of patients with MDS who will not respond to HMAs. This study highlights the importance of machine learning technologies such as the recommender system algorithm in translating genomic data into useful clinical tools.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle