Analysis and Visualization of Longitudinal Genomic and Clinical Data from the AACR Project GENIE Biopharma Collaborative in cBioPortal
Notice bibliographique
Résumé
International cancer registries make real-world genomic and clinical data available, but their joint analysis remains a challenge. AACR Project GENIE, an international cancer registry collecting data from 19 cancer centers, makes data from >130,000 patients publicly available through the cBioPortal for Cancer Genomics (https://genie.cbioportal.org). For 25,000 patients, additional real-world longitudinal clinical data, including treatment and outcome data, are being collected by the AACR Project GENIE Biopharma Collaborative using the PRISSMM data curation model. Several thousand of these cases are now also available in cBioPortal. We have significantly enhanced the functionalities of cBioPortal to support the visualization and analysis of this rich clinico-genomic linked dataset, as well as datasets generated by other centers and consortia. Examples of these enhancements include (i) visualization of the longitudinal clinical and genomic data at the patient level, including timelines for diagnoses, treatments, and outcomes; (ii) the ability to select samples based on treatment status, facilitating a comparison of molecular and clinical attributes between samples before and after a specific treatment; and (iii) survival analysis estimates based on individual treatment regimens received. Together, these features provide cBioPortal users with a toolkit to interactively investigate complex clinico-genomic data to generate hypotheses and make discoveries about the impact of specific genomic variants on prognosis and therapeutic sensitivities in cancer. SIGNIFICANCE: Enhanced cBioPortal features allow clinicians and researchers to effectively investigate longitudinal clinico-genomic data from patients with cancer, which will improve exploration of data from the AACR Project GENIE Biopharma Collaborative and similar datasets.
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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 | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,012 |
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 ».