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Enregistrement W3179855712 · doi:10.1158/1538-7445.am2021-260

Abstract 260: Application of integrated analysis of whole genome sequencing and RNA sequencing to personalized therapy decision making in pediatric and young adult cancer

2021· article· en· W3179855712 sur OpenAlexaff
Yaoqing Shen, Melika Bonakdar, Laura Williamson, Erin Pleasance, Karen Mungall, Richard A. Moore, Andrew J. Mungall, Stephen Yip, Anna F. Lee, Christopher Dunham, Janessa Laskin, Marco M. Marra, Steven J.M. Jones, Shahrad R. Rassekh, Rebecca Deyell

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensBC Cancer AgencyUniversity of British ColumbiaCanada's Michael Smith Genome Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranscriptomeGermlineCancerSomatic cellGenomePersonalized medicineBiologyPediatric cancerGermline mutationDiseaseComputational biologyGenomicsGeneMutationBioinformaticsMedicineGeneticsInternal medicineGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The use of comprehensive personal genomic data to guide cancer treatment decisions has demonstrated success in recent years. However, its application to pediatric cancer remains challenging. Most pediatric cancer genomes have relatively few somatic aberrations and the recognized oncogenic drivers are often not targetable. Here we describe a whole genome and transcriptome analysis approach to elucidate the impact of currently un-targetable disease drivers on pathways and regulatory networks within cancer cells, in an effort to identify aberrations that can be targeted therapeutically. In the pediatric personalized oncogenomics (PedsPOG) project, we have analyzed 81 pediatric and young adult cases representing diverse types of relapsed, refractory or very poor prognosis cancers (17 primary central nervous system (CNS), 5 hematopoietic and lymphoid malignancies, and 59 from a variety of non-CNS solid cancers). Patients' ages ranged from 0.4-20.7 years at enrollment, with a median of 11.5 years. For each patient, genomic sequencing data from tumour and normal samples were analysed to detect germline and somatic variants including simple mutations to more complex alterations such as gene fusions, mutation burden and mutation signatures. Tumour transcriptome data was analyzed to identify aberrant gene expression and calculate immune-related signatures such as presence and composition of T cells in the tumour sample. Combined interpretation of germline and somatic variants was used to understand the underlying tumour biology and provide rationale for treatment options. Using the integrated analysis of genomic and transcriptomic data, actionable targets were identified in 80 out of 81 patients (98%), while therapeutic targets would have been identified in only 32-50% of the patients if individual genomic variants were used separately (such as mutation, fusion, and copy number changes). RNA expression data appears to be highly informative, from which targets were detected in 90% of the patients, albeit at lower levels of evidence. In particular, prediction of outlier T-cell presence based on expression data was identified as a potential biomarker which led to favorable response to immune checkpoint inhibition. Twenty-four cases received PedsPOG-informed therapy and disease response was evaluated by RECIST or RANO criteria. Complete response was observed in four patients, and thirteen patients demonstrated partial response or stable disease. In conclusion, the use of whole genome sequencing and transcriptome sequencing has yielded novel findings and therapeutic options in children and adolescents with poor prognosis cancer. Citation Format: Yaoqing Shen, Melika Bonakdar, Laura Williamson, Erin Pleasance, Karen Mungall, Richard A. Moore, Andrew J. Mungall, Stephen Yip, Anna F. Lee, Christopher Dunham, Janessa Laskin, Marco M. Marra, Steven J. Jones, Shahrad R. Rassekh, Rebecca J. Deyell. Application of integrated analysis of whole genome sequencing and RNA sequencing to personalized therapy decision making in pediatric and young adult cancer [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2021; 2021 Apr 10-15 and May 17-21. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2021;81(13_Suppl):Abstract nr 260.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,344 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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