Predicting Chemotherapy Treatment Outcomes in Ovarian Cancer Patients Using Gene Expression Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Ovarian cancer is the abnormal development of cells found in the ovaries. It is the fifth most fatal cancer amongst woman and has an overall five-year survival rate of 45% (American Cancer Society, 2016). For women with newly-diagnosed, advanced stage ovarian cancer, the current standard of care is surgery – to remove as much of the cancer as possible – followed by chemotherapy – to kill the remaining tumour cells (Cancer.Net Editorial Board, 2016). However, chemotherapy can have devastating side-effects such as infection, nausea, reduced cognitive function, and death (Sun, et al., 2005). Using patients’ genomic profiles to predict how well they will respond to the standard of care will be valuable for patients when deciding whether to pursue standard or alternative forms of treatment. This study uses ovarian cancer patient data compiled by The Cancer Genome Atlas (TCGA). Clinical data – such as patient age, gender, ethnicity, disease severity and treatment undergone – is used to define which patients responded well to chemotherapy. Patient gene expression data – which gives insight into which genes are up- or down-regulated – will be used to identify markers of chemotherapy response. This will be done using differential gene expression analysis – to identify individual genes that contribute to chemotherapy-response – and network analysis – to understand how the expression of these genes functions as a system. To make the results of the study clinically relevant, chemotherapy-response markers will be correlated to single nucleotide polymorphisms – a form of genetic variation that is much quicker to test for in a patient than gene expression.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».