Abstract LB519: Bimodality of gene expression in cancer patients as interpretable biomarkers for drug sensitivity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Identifying biomarkers predictive of cancer cells’ response to drug treatment constitutes one of the main challenges in precision oncology. Recent large-scale cancer pharmacogenomic studies have opened new avenues of research to develop predictive biomarkers by profiling thousands of human cancer cell lines at the molecular level and screening them with hundreds of approved drugs and experimental chemical compounds. Many studies have leveraged these data to build predictive models of response using various statistical and machine learning methods. However, a common challenge in these methods is the lack of interpretability as to how they make the predictions, hindering the clinical translation of these models. To alleviate this issue, we used the recent logic modeling approach to develop a new machine learning pipeline that explores the space of bimodally expressed genes in multiple large in vitro pharmacogenomic studies and builds multivariate, nonlinear, yet interpretable logic-based models predictive of drug response. We showcased the performance of the approach in a compendium of the three largest in vitro pharmacogenomic data sets to build robust and interpretable models for 101 drugs that span 17 drug classes with high validation rate in independent datasets. These results along with in vivo validation support a better translation of gene expression biomarkers between model systems using bimodal genes. Citation Format: Benjamin Haibe-Kains, Wail Ba-alawi. Bimodality of gene expression in cancer patients as interpretable biomarkers for drug sensitivity [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2022; 2022 Apr 8-13. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2022;82(12_Suppl):Abstract nr LB519.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».