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Report on computational assessment of Tumor Infiltrating Lymphocytes from the International Immuno-Oncology Biomarker Working Group
Mohamed Amgad, Elisabeth Specht Stovgaard, Eva Balslev, Jeppe Thagaard, Weijie Chen, Sarah Dudgeon, Ashish Sharma, Jennifer K. Kerner, Carsten Denkert, Yinyin Yuan, Khalid AbdulJabbar, Stephan Wienert, Peter Savas, Leonie Voorwerk, Andrew H. Beck, Anant Madabhushi, Johan Hartman, Manu Sebastian, Hugo M. Horlings, Jan Hudeček, Francesco Ciompi, David Moore, Rajendra Singh, Elvire Roblin, Marcelo Luiz Balancin, Marie‐Christine Mathieu, Jochen K. Lennerz, Pawan Kirtani, I‐Chun Chen, Jeremy Braybrooke, Giancarlo Pruneri, Sandra Demaria, Sylvia Adams, Stuart J. Schnitt, Sunil R. Lakhani, Federico Rojo, Laura Comerma, Sunil Badve, Mehrnoush Khojasteh, W. Fraser Symmans, Christos Sotiriou, Paula I. González-Ericsson, Katherine L. Pogue–Geile, Rim S. Kim, David L. Rimm, Giuseppe Viale, Stephen M. Hewitt, Frédérique Penault–Llorca, Shom Goel, Huang‐Chun Lien, Sibylle Loibl, Zuzana Kos, Sherene Loi, Matthew G. Hanna, Stefan Michiels, Marleen Kok, Torsten O. Nielsen, Alexander J. Lazar, Zsuzsanna Bagó-Horváth, Loes Kooreman, Jeroen van der Laak, Joel Saltz, Brandon D. Gallas, Uday Kurkure, Michael Barnes, Roberto Salgado, Lee Cooper, Aini Hyytiäinen, Akira I. Hida, Alastair M. Thompson, Alexis Lefevre, Allen M. Gown, Anna Sapino, André L. Moreira, Andrea L. Richardson, Andrea Vingiani, Andrew M. Bellizzi, Andrew Tutt, Ángel Guerrero‐Zotano, Anita Grigoriadis, Anna Ehinger, Ana C. Garrido-Castro, Anne Vincent-Salomon, Anne‐Vibeke Lænkholm, Ashley Cimino‐Mathews, Ashok Srinivasan, Balázs Ács, Baljit Singh, Benjamin C. Calhoun, Benjamin Haibe-Kans, Benjamin Solomon, Bibhusal Thapa, Brad H. Nelson, Carlos Castaneda, Carmen Ballesteroes-Merino, Carmen Criscitiello, Carolien Boeckx, Cécile Colpaert, Cecily Quinn, Chakra S. Chennubhotla, Charles Swanton, Cinzia Solinas, Crispin T. Hiley, Damien Drubay, Daniel Bethmann, Deborah Dillon, Denis Larsimont, Dhanusha Sabanathan, Dieter Peeters, Dimitrios Zardavas, Doris Höflmayer, Douglas B. Johnson, E. Aubrey Thompson, Edi Brogi, Edith Perez, Ehab A. ElGabry, Elizabeth F. Blackley, Emily Reisenbichler, Enrique Bellolio, Ewa Chmielik, Fabien Gaire, Fabrice André, Fang-I Lu, Farid Azmoudeh Ardalan, F. Gruosso, Franklin Peale, Fred R Hirsch, Frederick Klaushen, Gabriela Acosta-Haab, Gelareh Farshid, Gert Van den Eynden, Giuseppe Curigliano, Giuseppe Floris, Glenn Broeckx, Harmut Koeppen, Harry R. Haynes, Heather L. McArthur, Heikki Joensuu, Helena Olofsson, Ian A. Cree, Iris Nederlof, Isabel Frahm, Iva Brčić, Jack Junjie Chan, Jacqueline A. Hall, James Ziai, Jane B. Brock, Jelle Wesseling, Jennifer M. Giltnane, Jérôme Lemonnier, Jiping Zha, Joana Ribeiro, Jodi M. Carter, Johannes A. Hainfellner, John Le Quesne, Jonathan Juco, Jorge S. Reis‐Filho, José van den Berg, Joselyn Sanchez, Joseph A. Sparano, Joël Cucherousset, Juan Carlos Araya, Julien Adam, Justin M. Balko, Kai Saeger, Kalliopi P. Siziopikou, Karen Willard‐Gallo, Karolina Sikorska, Karsten E. Weber, Keith E. Steele, Kenneth Emancipator, Khalid El Bairi, Kim Blenman, Kimberly H. Allison, Koen Van de Vijver, Konstanty Korski, Lajos Pusztai, Laurence Buisseret, Leming Shi, Shiwei Liu, Luciana Molinero, Mónica V. Estrada, Maartje van Seijen, Magali Lacroix‐Triki, Maggie C.U. Cheang, Maise Al Bakir, Marc J. van de Vijver, Maria Vittoria Dieci, Marlon C. Rebelatto, Martine Piccart, Matthew P. Goetz, Matthias Preusser, Melinda E. Sanders, Meredith M. Regan, Michael Christie, Michael J. Misialek, Michail Ignatiadis, Michiel de Maaker, Mieke Van Bockstal, Miluska Castillo, Nadia Harbeck, Nadine Tung, Nele Laudus, Nicolas Sirtaine, Nicole Burchardi, Nils Ternès, Nina Radosevic‐Robin, Oleg Gluz, Oliver Grimm, Paolo Nucíforo, Paul Jank, Petar Jelinic, Peter H. Watson, Prudence A. Francis, Prudence A. Russell, Robert H. Pierce, Robert K. Hills, Roberto A. Leon‐Ferre, Roland de Wind, Ruohong Shui, Sabine Declercq, Sam Leung, Sami Tabbarah, Sandra C. Souza, Sandra A. O’Toole, Sandra M. Swain, Scooter Willis, Scott Ely, S Rim Kim, Shahinaz Bedri, Sheeba Irshad, Shona Hendry, Simonetta Bianchi, Sofia Bragança, Soonmyung Paik, Stephen B. Fox, Stephen J. Luen, Stephen P. Naber, Sua Luz, Susan Fineberg, Teresa Soler, Thomas Gevaert, Timothy d’Alfons, Tomohagu Sugie, Veerle Bossuyt, Venkata Manem, Vincente Peg Cámaea, Weida Tong, Wentao Yang, William T. Tran, Yihong Wang, Yves Allory, Zaheed Husain
Notice bibliographique
Revuenpj Breast Cancer · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversité LavalTranslational Research in OncologyUniversity of British ColumbiaSpinal Cord Injury BCBC Cancer AgencyOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesGenentechNational Institute for Health and Care ResearchCancer Research UKPuma BiotechnologyGeorgia Clinical and Translational Science AllianceSusan G. KomenDaiichi Sankyo EuropeNational Cancer InstituteCase Western Reserve UniversityG1 TherapeuticsCelgeneEli Lilly and CompanyU.S. Department of DefenseDOD Peer Reviewed Cancer Research ProgramLeidosBreast Cancer Research FoundationSanofiAstraZenecaU.S. Department of Veterans AffairsNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human ServicesBreast Cancer AllianceWallace H. Coulter FoundationPfizerAmgen
Mots-clésBiomarkerOncologyInternal medicineMedicineBiologyGenetics
Résumé
OpenAlex consigne un résumé pour ce travail, mais il n'a pas pu être récupéré à l'instant.
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.
score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,317 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validation
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.
Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».
En bref
Citations166
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui