Abstract 1685: Deep learning approaches to deciphering intra-tumoural heterogeneity in glioblastoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND: Emerging evidence strongly implicates intra-tumoral heterogeneous biology in treatment resistance and disease progression across many cancer types. Thus, there is a need for workflows capable of systematically resolving and targeting distinct tumor subpopulations1. Using glioblastoma (GBM) as a prototype, I have aimed to leverage the computational power of Artificial Intelligence (AI) and deep learning to develop an autonomous workflow for the objective definition of biologically distinct tumor subpopulations2. OBJECTIVES: I hypothesize that AI may be leveraged as a tool to resolve spatial heterogeneity, by identifying tumoral subpopulations with unique molecular profiles and therapeutic targets. To highlight the need for routine analysis of tumor heterogeneity, I will address if: METHODS: I apply our developed image clustering workflows to quantify AI-defined subregions within a clinical cohort of 10 GBM patient tumors2,3. Laser capture microdissection and mass spectrometry-based proteomics are leveraged to address if AI-defined subregions show intra-tumoral molecular variation. Further, existing pharmacogenomic databases are utilized to carry out drug sensitivity and transcriptional clustering to define AI-defined region-specific therapeutic sensitivities and resistances across my clinical GBM cohort4. RESULTS: Preliminary data shows that region to region heterogeneity can be found in IDH wild-type GBM using our unbiased omics approach, in addition to predicting different pharmacogenomic sensitivities. CONCLUSIONS: This project aims to develop the first AI-driven tool to guide the routine and systematic molecular analysis of spatial morphogenomic heterogeneity. Further, this tool may have the potential to provide novel approaches for personalized care by selecting drug combinations that target a larger fraction of a tumor’s true biology. 1. Patel, A. P. et al. Single-cell RNA-seq highlights intratumoral heterogeneity in primary glioblastoma. Science (80-. ). 344, 1396-1401 (2014). 2. Faust, K. et al. Unsupervised Resolution of Histomorphologic Heterogeneity in Renal Cell Carcinoma Using a Brain Tumor-Educated Neural Network. JCO Clin. Cancer Informatics 811-821 (2020) doi:10.1200/cci.20.00035. 3. Roohi, A., Faust, K., Djuric, U. & Diamandis, P. Unsupervised Machine Learning in Pathology: The Next Frontier. Surgical Pathology Clinics vol. 13 349-358 (2020). 4. Barretina, J. et al. The Cancer Cell Line Encyclopedia enables predictive modeling of anticancer drug sensitivity. Nat. 2012 4837391 483, 603-607 (2012). Citation Format: Anglin J. Dent, Kevin Faust, Brian Lam, Alberto J. Leon, Queenie Tsang, Phedias Diamandis. Deep learning approaches to deciphering intra-tumoural heterogeneity in glioblastoma [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 1685.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».