Abstract 4279: Method for identifying microsatellite instability high DNA abnormality samples
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Tissue samples with high microsatellite instability (MSI-H) can be indicators of cancerous tumors that are sensitive to certain types of cancer treatments (e.g., immune modulation-checkpoint inhibitor treatment). MSI-H regions can be identified with Polymerase Chain Reaction (PCR) based assays and next-generation sequencing (NGS). However, these MS regions are susceptible to PCR and sequencing errors. We developed a computational method for detecting microsatellite instability high (MSI-H) tumors using next-generation sequencing (NGS) data to accurately identify true MSI-H samples from MS-Stable samples based on an analysis of these MS regions. Methods: We developed a method for classifying a tissue sample as being microsatellite instability high (MSI-H) without using normal tissue from the same person which doubles the sequencing cost. Furthermore, the algorithm was designed for amplicon targeted assays where it is not always feasible to choose the most predictive MS sites. The machine learning classifier (ML) algorithm is a random forest algorithm with a training set of known MSI-H and MS-Stable samples to learn the relationship between the MSI status and the distribution of repeats in microsatellite regions of genomes using 21 MS loci. A negative control was used to normalize the ML features and therefore reduce the effects of PCR and sequencing errors in noisy MS sites. Results: The MSI detection algorithm was validated in analytical and clinical samples achieving an accuracy greater than 98%. Analytical samples consist of commercial reference standard samples and well characterized FFPE treated cell-lines. Clinical samples consists of clinical FFPE tumor samples from cancer patients that were orthogonally validated using immunohistochemistry (expression of mismatch repair genes, i.e., MMRnormal vs MMRd) on tumor tissue and/or the Promega MSI PCR using matched tumor/normal. All experiments were performed in the Imagia Canexia Health CAP, CLIA, DAP certified laboratory using the Find It assay standard operating procedures for detecting genomic mutations in solid tumor tissue. Conclusions: The MSI detection algorithm can accurately identify samples with MSI-H tumors. When used in a clinical setting, these patients can then be directed to treatments such as immune-checkpoint inhibitors. Citation Format: Dilmi Perera, Sahand Khakabi, Ka Mun Nip, Sonal Brahmbatt, Adrian Kense, Kevin Tam, David Mulder, Melissa McConechy, David Huntsman, Ruth Miller, Rosalía Aguirre-Hernández. Method for identifying microsatellite instability high DNA abnormality samples. [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2023; Part 1 (Regular and Invited Abstracts); 2023 Apr 14-19; Orlando, FL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2023;83(7_Suppl):Abstract nr 4279.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,007 | 0,009 |
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 ».