310 Transcriptomics for gallbladder cancer prognosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES/GOALS: Recent research has attempted to identify diagnostic, prognostic, and predictive biomarkers, however, currently, no biomarkers can accurately diagnose GBC and predict patients prognosis. Using machine learning, we can utilize high-throughput RNA sequencing with clinicopathologic data to develop a predictive tool for GBC prognosis. METHODS/STUDY POPULATION: Current predictive models for GBC outcomes often utilize clinical data only. We aim to build a superior algorithm to predict overall survival in GBC patients with advanced disease, using machine learning approaches to prioritize biomarkers for GBC prognosis. We have identified over 80 fresh frozen GBC tissue samples from Rochester, Minnesota, Daegu, Korea, Vilnius, Lithuania, and Calgary, Canada. We will perform next-generation RNA sequencing on these tissue samples. The patients clinical, pathologic and survival data will be abstracted from the medical record. Random forests, support vector machines, and gradient boosting machines will be applied to train the data. Standard 5-fold cross validation will be used to assess performance of each ML algorithm. RESULTS/ANTICIPATED RESULTS: Our preliminary analysis of next generation RNA sequencing from 18 GBC tissue samples identified recurrent mutations in genes enriched in pathways in cytoskeletal signaling, cell organization, cell movement, extracellular matrix interaction, growth, and proliferation. The top three most significantly altered pathways, actin cytoskeleton signaling, hepatic fibrosis/hepatic stellate cell activation, and epithelial adherens junction signaling, emphasized a molecular metastatic and invasive fingerprint in our patient cohort. This molecular fingerprint is consistent with the previous knowledge of the highly metastatic nature of gallbladder tumors and is also manifested physiologically in the patient cohort. DISCUSSION/SIGNIFICANCE: Integrative analysis of molecular and clinical characterization of GBC has not been fully established, and minimal improvement has been made to the survival of these patients. If overall survival can be better predicted, we can gain a greater understanding of key biomarkers driving the tumor phenotype.
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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 | 0,001 | 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 ».