MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4380576433 · doi:10.1186/s12885-023-10997-x

Lung cancer multi-omics digital human avatars for integrating precision medicine into clinical practice: the LANTERN study

2023· article· en· W4380576433 sur OpenAlexaff
Filippo Lococo, Luca Boldrini, Charles-Davies Diepriye, Jessica Evangelista, Camilla Nero, Sara Flamini, Angelo Minucci, Elisa De Paolis, Emanuele Vita, Alfredo Cesario, Salvatore Annunziata, Maria Lucia Calcagni, Marco Chiappetta, Alessandra Cancellieri, Anna Rita Larici, Giuseppe Cicchetti, Esther G.C. Troost, Róza Ádány, Núria Farré, Ece Öztürk, Dominique Van Doorne, Fausto Leoncini, Andrea Urbani, Rocco Trisolini, Emilio Bria, Alessandro Giordano, Guido Rindi, Evis Sala, Giampaolo Tortora, Vincenzo Valentini, Stefania Boccia, Stefano Margaritora, Giovanni Scambia

Notice bibliographique

RevueBMC Cancer · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity Hospital Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrecision medicineContext (archaeology)Computer scienceOmicsSurgical oncologyData scienceIdentification (biology)MedicineMachine learningArtificial intelligenceData miningBioinformaticsPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The current management of lung cancer patients has reached a high level of complexity. Indeed, besides the traditional clinical variables (e.g., age, sex, TNM stage), new omics data have recently been introduced in clinical practice, thereby making more complex the decision-making process. With the advent of Artificial intelligence (AI) techniques, various omics datasets may be used to create more accurate predictive models paving the way for a better care in lung cancer patients. METHODS: The LANTERN study is a multi-center observational clinical trial involving a multidisciplinary consortium of five institutions from different European countries. The aim of this trial is to develop accurate several predictive models for lung cancer patients, through the creation of Digital Human Avatars (DHA), defined as digital representations of patients using various omics-based variables and integrating well-established clinical factors with genomic data, quantitative imaging data etc. A total of 600 lung cancer patients will be prospectively enrolled by the recruiting centers and multi-omics data will be collected. Data will then be modelled and parameterized in an experimental context of cutting-edge big data analysis. All data variables will be recorded according to a shared common ontology based on variable-specific domains in order to enhance their direct actionability. An exploratory analysis will then initiate the biomarker identification process. The second phase of the project will focus on creating multiple multivariate models trained though advanced machine learning (ML) and AI techniques for the specific areas of interest. Finally, the developed models will be validated in order to test their robustness, transferability and generalizability, leading to the development of the DHA. All the potential clinical and scientific stakeholders will be involved in the DHA development process. The main goals aim of LANTERN project are: i) To develop predictive models for lung cancer diagnosis and histological characterization; (ii) to set up personalized predictive models for individual-specific treatments; iii) to enable feedback data loops for preventive healthcare strategies and quality of life management. DISCUSSION: The LANTERN project will develop a predictive platform based on integration of multi-omics data. This will enhance the generation of important and valuable information assets, in order to identify new biomarkers that can be used for early detection, improved tumor diagnosis and personalization of treatment protocols. ETHICS COMMITTEE APPROVAL NUMBER: 5420 - 0002485/23 from Fondazione Policlinico Universitario Agostino Gemelli IRCCS - Università Cattolica del Sacro Cuore Ethics Committee. TRIAL REGISTRATION: clinicaltrial.gov - NCT05802771.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,002
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,117
Tête enseignante GPT0,525
Écart entre enseignants0,407 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations22
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC CancerMême sujetLung Cancer Diagnosis and TreatmentTravaux en français237 207