InterMEL: An international biorepository and clinical database to uncover predictors of survival in early-stage melanoma
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: We are conducting a multicenter study to identify classifiers predictive of disease-specific survival in patients with primary melanomas. Here we delineate the unique aspects, challenges, and best practices for optimizing a study of generally small-sized pigmented tumor samples including primary melanomas of at least 1.05mm from AJTCC TNM stage IIA-IIID patients. We also evaluated tissue-derived predictors of extracted nucleic acids' quality and success in downstream testing. This ongoing study will target 1,000 melanomas within the international InterMEL consortium. METHODS: Following a pre-established protocol, participating centers ship formalin-fixed paraffin embedded (FFPE) tissue sections to Memorial Sloan Kettering Cancer Center for the centralized handling, dermatopathology review and histology-guided coextraction of RNA and DNA. Samples are distributed for evaluation of somatic mutations using next gen sequencing (NGS) with the MSK-IMPACTTM assay, methylation-profiling (Infinium MethylationEPIC arrays), and miRNA expression (Nanostring nCounter Human v3 miRNA Expression Assay). RESULTS: Sufficient material was obtained for screening of miRNA expression in 683/685 (99%) eligible melanomas, methylation in 467 (68%), and somatic mutations in 560 (82%). In 446/685 (65%) cases, aliquots of RNA/DNA were sufficient for testing with all three platforms. Among samples evaluated by the time of this analysis, the mean NGS coverage was 249x, 59 (18.6%) samples had coverage below 100x, and 41/414 (10%) failed methylation QC due to low intensity probes or insufficient Meta-Mixed Interquartile (BMIQ)- and single sample (ss)- Noob normalizations. Six of 683 RNAs (1%) failed Nanostring QC due to the low proportion of probes above the minimum threshold. Age of the FFPE tissue blocks (p<0.001) and time elapsed from sectioning to co-extraction (p = 0.002) were associated with methylation screening failures. Melanin reduced the ability to amplify fragments of 200bp or greater (absent/lightly pigmented vs heavily pigmented, p<0.003). Conversely, heavily pigmented tumors rendered greater amounts of RNA (p<0.001), and of RNA above 200 nucleotides (p<0.001). CONCLUSION: Our experience with many archival tissues demonstrates that with careful management of tissue processing and quality control it is possible to conduct multi-omic studies in a complex multi-institutional setting for investigations involving minute quantities of FFPE tumors, as in studies of early-stage melanoma. The study describes, for the first time, the optimal strategy for obtaining archival and limited tumor tissue, the characteristics of the nucleic acids co-extracted from a unique cell lysate, and success rate in downstream applications. In addition, our findings provide an estimate of the anticipated attrition that will guide other large multicenter research and consortia.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».