Abstract LB018: Cloud-based biological domain knowledge derived gene expression classifier to predict the cancer clinical outcome
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We report the advances of a cloud-based software utilizing advanced algorithms to identify the molecular cancer drivers and its signal transduction. To test, a classifier based on the NFκB signaling pathway gene expression profiles that predicts the clinical therapeutic response to chemo-radiation therapy of Squamous Cell Carcinomas of the Head and Neck (SCCHN) patients are described here. Expression of HPV16, p16 and 84 NFκB signaling pathway genes were determined using real time RT PCR in SCCHN patient samples and SCCHN cell lines. Gene expression was correlated to chemo-radiation response in cell lines and the model was blindly tested in SCCHN patients to predict their clinical outcome to chemo-radiation. This tool intends to fuse biological domain knowledge by way of integrating disease targets, cell line experiments towards creating a gene expression classifier for clinical outcome. The gene expression-based predicted clinical outcome compared with patients actual observed clinical outcome correctly identified the clinical response in 73% of the cases. Such work will allow design of tailored individualized clinical treatment strategies to target NFκB inhibition using biological modifying agents with or without chemo/radiation therapy. This will help to develop several targets to directly inhibit the NFκB activity or inhibit the downstream pivotal targets. The significance of the classifier would be the ability to use the biologic attributes of a tumor to tailor specific treatment protocols for each individual patient. This would not only spare the chemo-radiation resistant patients the ill effects of the therapy but will also decrease the delay in effective treatment among the resistant patients. The long-term objective is to use such pro-survival driver genes in other cancers; SMAD, TGFβ in pancreatic cancer, and AR in prostate cancer. This tool (MeghaOncomine) intends to fuse biological domain knowledge by way of integrating cancer targets, cell line experiments towards creating a gene expression classifier for clinical outcome. Citation Format: Rao V. Papineni, Seema Gupta, Aravindan Natarajan, Ram Papineni, Chandra Kasinathan. Cloud-based biological domain knowledge derived gene expression classifier to predict the cancer clinical outcome [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 LB018.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».