Development and validation of genomic predictors of radiation sensitivity using preclinical data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Radiation therapy is among the most effective and commonly used therapeutic modalities of cancer treatments in current clinical practice. The fundamental paradigm that has guided radiotherapeutic regimens are 'one-size-fits-all', which are not in line with the dogma of precision medicine. While there were efforts to build radioresponse signatures using OMICS data, their ability to accurately predict in patients is still limited. METHODS: We proposed to integrate two large-scale radiogenomics datasets consisting of 511 with 23 tissues and 60 cancer cell lines with 9 tissues to build and validate radiation response biomarkers. We used intrinsic radiation sensitivity, i.e., surviving fraction of cells (SF2) as the radiation response indicator. Gene set enrichment analysis was used to examine the biological determinants driving SF2. Using SF2 as a continuous variable, we used five different approaches, univariate, rank gene ensemble, rank gene multivariate, mRMR and elasticNet to build genomic predictors of radiation response through a cross-validation framework. RESULTS: Through the pathway analysis, we found 159 pathways to be statistically significant, out of which 54 and 105 were positively and negatively enriched with SF2. More importantly, we found cell cycle and repair pathways to be enriched with SF2, which are inline with the fundamental aspects of radiation biology. With regards to the radiation response gene signature, we found that all multivariate models outperformed the univariate model with a ranking based approach performing well compared to other models, indicating complex biological processes underpinning radiation response. CONCLUSION: To summarize, we found biological processes underpinning SF2 and systematically compared different machine learning approaches to develop and validate predictors of radiation response. With more patient data available in the future, the clinical value of these biomarkers can be assessed that would allow for personalization of radiotherapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».