Computational approaches to support comparative analysis of multiparametric tests: Modelling versus Training
Notice bibliographique
Résumé
Multiparametric assays for risk stratification are widely used in the management of breast cancer, with applications being developed for a number of other cancer settings. Recent data from multiple sources suggests that different tests may provide different risk estimates at the individual patient level. There is an increasing need for robust methods to support cost effective comparisons of test performance in multiple settings. The derivation of similar risk classifications using genes comprising the following multi-parametric tests Oncotype DX® (Genomic Health.), Prosigna™ (NanoString Technologies, Inc.), MammaPrint® (Agendia Inc.) was performed using different computational approaches. Results were compared to the actual test results. Two widely used approaches were applied, firstly computational "modelling" of test results using published algorithms and secondly a "training" approach which used reference results from the commercially supplied tests. We demonstrate the potential for errors to arise when using a "modelling" approach without reference to real world test results. Simultaneously we show that a "training" approach can provide a highly cost-effective solution to the development of real-world comparisons between different multigene signatures. Comparisons between existing multiparametric tests is challenging, and evidence on discordance between tests in risk stratification presents further dilemmas. We present an approach, modelled in breast cancer, which can provide health care providers and researchers with the potential to perform robust and meaningful comparisons between multigene tests in a cost-effective manner. We demonstrate that whilst viable estimates of gene signatures can be derived from modelling approaches, in our study using a training approach allowed a close approximation to true signature results.
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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 | 0,007 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».