CancerVar: an Artificial Intelligence empowered platform for clinical interpretation of somatic mutations in cancer
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Several knowledgebases, such as CIViC and OncoKB, have been manually curated to support clinical interpretations of a limited number of “hotspot” somatic mutations in cancer, yet discrepancies or even conflicting interpretations have been observed among these knowledgebases. Additionally, while these knowledgebases have been extremely useful, they typically cannot interpret novel mutations, which may also have functional and clinical impacts in cancer. To address these challenges, we developed an automated interpretation tool called CancerVar (Cancer Variants interpretation) to score more than 12.9 million somatic mutations and classify them into four tiers: strong clinical significance, potential clinical significance, uncertain clinical significance, and benign/likely benign, based on the AMP/ASCO/CAP 2017 guideline. Considering that the AMP/ASCO/CAP rule-based scoring system may have inherent limitations, such as lack of a clear guidance on weighing different pieces of functional evidence or unclear definition for certain clinical evidence, it may cause misinterpretation for certain variants that have functional impacts but no proven clinical significance. To address this issue, we further introduced a deep learning-based scoring system to predict oncogenicity of mutations by semi-supervised generative adversarial network (SGAN) method using both functional and clinical evidence. We trained and validated the SGAN model on 5,234 somatic mutations from an in-house database of clinical reports on cancer patients, and achieved a good performance when testing on 6,226 variants that were curated by us through literature search. We also compared the prediction with several independent datasets and showed great utility in classifying variants with previously unknown interpretations. CancerVar is also incorporated into a web server that can generate automated texts with summarized descriptive interpretations, such as diagnostic, prognostic, targeted drug responses and clinical trial information for many hotspot mutations. In summary, CancerVar can facilitate clinical interpretation and hypothesis generation for somatic mutations, and greatly reduce manual workload for retrieving relevant evidence and implementing existing guidelines.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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.
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 ».