Pathway‐extended gene expression signatures integrate novel biomarkers that improve predictions of patient responses to kinase inhibitors
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
Cancer chemotherapy responses have been related to multiple pharmacogenetic biomarkers, often for the same drug. This study utilizes machine learning to derive multi-gene expression signatures that predict individual patient responses to specific tyrosine kinase inhibitors, including erlotinib, gefitinib, sorafenib, sunitinib, lapatinib and imatinib. Support vector machine (SVM) learning was used to train mathematical models that distinguished sensitivity from resistance to these drugs using a novel systems biology-based approach. This began with expression of genes previously implicated in specific drug responses, then expanded to evaluate genes whose products were related through biochemical pathways and interactions. Optimal pathway-extended SVMs predicted responses in patients at accuracies of 70% (imatinib), 71% (lapatinib), 83% (sunitinib), 83% (erlotinib), 88% (sorafenib) and 91% (gefitinib). These best performing pathway-extended models demonstrated improved balance predicting both sensitive and resistant patient categories, with many of these genes having a known role in cancer aetiology. Ensemble machine learning-based averaging of multiple pathway-extended models derived for an individual drug increased accuracy to >70% for erlotinib, gefitinib, lapatinib and sorafenib. Through incorporation of novel cancer biomarkers, machine learning-based pathway-extended signatures display strong efficacy predicting both sensitive and resistant patient responses to chemotherapy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 découle