Assessment of modelling strategies for drug response prediction in cell lines and xenografts
Notice bibliographique
Résumé
Data from several large high-throughput drug response screens have become available to the scientific community recently. Although many efforts have been made to use this information to predict drug sensitivity, our ability to accurately predict drug response based on genetic data remains limited. In order to systematically examine how different aspects of modelling affect the resulting prediction accuracy, we built a range of models for seven drugs (erlotinib, pacliatxel, lapatinib, PLX4720, sorafenib, nutlin-3 and nilotinib) using data from the largest available cell line and xenograft drug sensitivity screens. We found that the drug response metric, the choice of the molecular data type and the number of training samples have a substantial impact on prediction accuracy. We also compared the tasks of drug response prediction with tissue type prediction and found that, unlike for drug response, tissue type can be predicted with high accuracy. Furthermore, we assessed our ability to predict drug response in four xenograft cohorts (treated either with erlotinib, gemcitabine or paclitaxel) using models trained on cell line data. We could predict response in an erlotinib-treated cohort with a moderate accuracy (correlation ≈ 0.5), but were unable to correctly predict responses in cohorts treated with gemcitabine or paclitaxel.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».