Abstract 1193: Enhancing pediatric cancer variant curation and representation through standardized classification and automation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Childhood cancers present unique challenges for variant interpretation in a clinical context due to their rarity, low mutation burden, diversity of molecular alterations, and heterogeneity among patients. Consequently, genes and variants associated with childhood tumors are under-represented in public cancer databases and knowledgebases. A focused effort is needed for the structured curation of genetic variant-level data to document diagnostic, prognostic, and therapeutic biomarkers for childhood cancers. The Pediatric Cancer Curation Advancement Subcommittee (PCCAS), a collaboration between the Clinical Interpretations of Variants in Cancer knowledgebase (CIViC; civicdb.org), the ClinGen Somatic Pediatric Cancer Taskforce, Disease Ontology (DO; disease-ontology.org) and CIViCmine (bionlp.bcgsc.ca/civicmine/), is addressing this challenge through enhanced curation, tagging, and automation. PCCAS created a pediatric specific curation standard operating procedure (SOP) to harmonize pediatric evidence entered in CIViC. Our SOP provides general guidance and considerations to define and classify childhood cancers and to represent childhood cancer evidence on a spectrum of age-related incidence and presentation. For instance, pediatric evidence in CIViC is now tagged using Human Phenotype Ontology (HPO) age of onset terms, allowing pediatric evidence to be easily searched, tracked, and sorted. We also initiated the addition of new age of onset terms to enhance the granularity of these tags. WHO ICD-O nomenclature has been chosen for pediatric disease classification in CIViC. ICD-O provides updated terminology including specific genetic subtypes, which are important in pediatric cancers where their underlying molecular profiles often define the disease. To aid curator selection of disease, we verified pediatric relevant ICD-O terms inclusion in DO and restructured DO disease hierarchies to ensure proper mapping. CIViC highlights our pediatric cancer initiative in multiple areas including a homepage feature linking directly to a dedicated pediatric advanced search that returns all evidence tagged with pediatric or young adult age of onset. Most importantly, our childhood specific SOP and initiatives are included in all ClinGen Somatic Cancer and CIViC training sessions for consistent implementation. CIViCmine supports CIViC by using natural language processing to identify important cancer biomarkers in the literature. To better identify pediatric biomarkers, we are adapting and refining CIViCmine to use MeSH terms and other approaches to enhance accuracy in the identification of childhood evidence in both the literature and CIViC. In conclusion, implementation of these procedures, features, and automation are pushing to make childhood cancer variant evidence more accessible and interpretable. Citation Format: Jason Saliba, Jake Lever, Kilannin Krysiak, Arpad Danos, Alex Wagner, Heather E. Williams, Laveniya Satgunaseelan, David Meredith, Cameron J. Grisdale, Chimene Kesserwan, Jianling Ji, Shruti Rao, Catherine Cottrell, Alanna Church, Mark Evans, Yasmina Jaufeerally-Fakim, Lynn M. Schriml, Angshumoy Roy, Gordana Raca, Malachi Griffith, Obi L. Griffith. Enhancing pediatric cancer variant curation and representation through standardized classification and automation [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 1193.
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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 | 0,033 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,006 |
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 ».