Abstract 6375: Augmented intelligence to define drug targets associated with triple negative breast cancer (TNBC) metabolic reprogramming
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Basal-like breast cancer (BLBC; TNBC) cells use aerobic glycolysis at a higher rate than Luminal A (LumA) cells. Metabolic reprogramming using aerobic glycolysis (Warburg effect), is correlated with increased aggressiveness of cancer cells and poor outcome in patients. Therefore, genes involved in this pathway are promising targets for developing cancer therapeutics. Method: MIMs has developed a unique platform of augmented intelligence that combines bioinformatics, systems biology and artificial intelligence. It integrates multi-layered omics data with a knowledge-base that aggregates structured data from more than 140 databases as well as unstructured data from the scientific literature. Using this approach a genetic interaction graph (GI-Graph) is inferred per patient, capturing functional relationships between genes in the specific context of the tumor. The GI-Graphs are subsequently used to train supervised machine learning algorithms for predicting gene functionality and potential as a target. Preliminary analysis was performed on transcriptomic data from 321 LumA and 162 TNBC samples, from the TCGA Data Portal and a predictive model was developed using two GI-Graphs from the two subgroups. Briefly, subgraphs, containing genes with functional interactions with the known genes in OXPHOS and glycolysis pathways, were used to extract gene attributes, and to build an algorithm that predicts involvement of a gene in the Warburg effect. Using a testing gene set extracted from the literature the performance of the model was assessed, which showed a true positive rate of 18% and a false positive rate of 0.36%, and outperformed 5-times the classical bioinformatics tools. Results: This model predicted 108 genes as the top 1% genes being involved in the metabolic reprogramming of TNBC. Additional information from MIMs’ platform, including differential gene expression between LumA and TNBC, gene pleiotropy and essentiality and the topological metrics, enabled the life scientists to further refine the gene lists, based on the expected characteristics of a good target in oncology. Following this process, 30 genes were selected as potential targets controlling the metabolic reprogramming of TNBC, among which 4 genes were already evaluated in TNBC clinical trials. Conclusion: Our preliminary data strongly supports that the predictive model based on the GI-Graphs has the potential to identify promising therapeutic targets for TNBC. Citation Format: Sarah Jenna, Benjamin Boucher, Liebaut Dudragne, Abdoulaye Baniré Diallo. Augmented intelligence to define drug targets associated with triple negative breast cancer (TNBC) metabolic reprogramming [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 6375.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».