Abstract PR16: Comprehensive transcriptomic characterization of 1,400 sarcomas for diagnosis and immune contexture
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Sarcomas represent about 15 % of all childhood cancers and are still lethal in a large proportion of cases. They comprise a heterogeneous group of bone and soft tissue tumors with more than 100 distinct histologic entities, often presenting a diagnostic challenge to pathologists. Methods: To address this pathological complexity and better characterize the molecular biology of sarcomas, we performed whole-transcriptome RNA-seq on frozen tumor tissues as part of the diagnostic workflow for more than 1,400 patients, mainly children and young adults, addressed for sarcoma molecular diagnosis throughout France. Results: From a clinical perspective, RNA-seq proves to be a powerful complementary test to pathology for diagnosis of sarcomas: it allows agnostic detection of subtype-specific fusion transcripts, as well as diagnostic indication by gene-expression profile clustering. In addition to its diagnostic utility, RNA-seq provides a rich source of information for studying the molecular biology of sarcomas. Indeed, as shown recently in our group, it allows detection of previously uncharacterized sarcoma entities associated with novel fusion genes. Using dimensionality reduction techniques, either linear such as PCA, or nonlinear such as t-SNE or UMAP, we perform unsupervised clustering of our cohort, revealing insights into the global structure of the transcriptomic landscape of sarcomas. We show that many histologic entities have a distinct gene-expression profile, emphasizing the utility of RNA-seq for diagnosis. To explore the immune microenvironment of sarcomas and potential correlates of response to immunotherapy, we deconvolute bulk RNA-seq data to estimate the presence of immune and stromal cell types, allowing a comprehensive characterization of the immune landscape of sarcomas. Finally, we apply state-of-the-art deep learning tools to perform unsupervised clustering and nonlinear dimensional reduction of our RNA-seq samples, allowing a finer and more insightful representation of the structure of the sarcoma transcriptomic landscape. Conclusion: Besides improving the diagnostic workflow for patients, our comprehensive analysis of sarcoma RNA-seq allows characterization of distinct molecular subtypes and of the immune landscape, opening up perspectives for better diagnosis, classification, and biologic discoveries in sarcoma. This abstract is also being presented as Poster B75. Citation Format: Julien Vibert, Sarah Watson, Camille Benoist, Joshua Waterfall, Gaëlle Pierron, Olivier Delattre. Comprehensive transcriptomic characterization of 1,400 sarcomas for diagnosis and immune contexture [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 PR16.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».