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Enregistrement W4319925234 · doi:10.3389/fgene.2022.987175

An advanced molecular medicine case report of a rare human tumor using genomics, pathomics, and radiomics

2023· article· en· W4319925234 sur OpenAlexfundno aff
Li Ma, Erich A. Peterson, Ik Jae Shin, Jason Muesse, Katy Marino, Matthew A. Steliga, Omar Atiq, Konstantinos Arnaoutakis, Christopher P. Wardell, Jacob T. Wooldridge, Fred Prior, Donald J. Johann

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Genetics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMedical Imaging and Pathology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteHamilton Health Sciences FoundationArkansas Research AllianceU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésGenomicsComputational biologyRadiomicsBiologyDNA sequencingPrecision medicineLung cancerGeneBioinformaticsMedicinePathologyGeneticsGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Pulmonary Sclerosing Pneumocytoma (PSP) is a rare tumor of the lung with a low malignant potential that primarily affects females. Initial studies of PSP focused primarily on analyzing features uncovered using conventional X-ray or CT imaging. In recent years, because of the widespread use of next-generation sequencing (NGS), the study of PSP at the molecular-level has emerged. Methods: Analytical approaches involving genomics, radiomics, and pathomics were performed. Genomics studies involved both DNA and RNA analyses. DNA analyses included the patient’s tumor and germline tissues and involved targeted panel sequencing and copy number analyses. RNA analyses included tumor and adjacent normal tissues and involved studies covering expressed mutations, differential gene expression, gene fusions and molecular pathways. Radiomics approaches were utilized on clinical imaging studies and pathomics techniques were applied to tumor whole slide images. Results: A comprehensive molecular profiling endeavor involving over 50 genomic analyses corresponding to 16 sequencing datasets of this rare neoplasm of the lung were generated along with detailed radiomic and pathomic analyses to reveal insights into the etiology and molecular behavior of the patient’s tumor. Driving mutations (AKT1) and compromised tumor suppression pathways (TP53) were revealed. To ensure the accuracy and reproducibility of this study, a software infrastructure and methodology known as NPARS, which encapsulates NGS and associated data, open-source software libraries and tools including versions, and reporting features for large and complex genomic studies was used. Conclusion: Moving beyond descriptive analyses towards more functional understandings of tumor etiology, behavior, and improved therapeutic predictability requires a spectrum of quantitative molecular medicine approaches and integrations. To-date this is the most comprehensive study of a patient with PSP, which is a rare tumor of the lung. Detailed radiomic, pathomic and genomic molecular profiling approaches were performed to reveal insights regarding the etiology and molecular behavior. In the event of recurrence, a rational therapy plan is proposed based on the uncovered molecular findings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,299
Score d'incertitude au seuil0,619

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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