Abstract A023: Assessing the reproducibility crisis in vaginal microbiome studies for clinical applications in endometrial cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent associations between vaginal microbiota and gynecological cancer have led to high-throughput sequencing datasets identifying diagnostic biomarkers for Endometrial Cancer (EC). However, lack of bioinformatics standards results in inconsistent independent studies with poor reproducibility, making them clinically inapplicable. This study leverages publicly available amplicon sequence data to address the reproducibility of EC microbiome studies. We implemented bioinformatics pipelines from five studies to reproduce and measure the replicability of published results across cohorts using metrics such as alpha diversity, beta diversity and differentially expressed taxa. We further evaluated separability between benign and cancer patients at different taxonomic levels (phylum, class, order, family, and genus) within and across datasets using boosted tree classifiers and Area Under the Curve (AUC) as the performance metric. While we reproduced the general trend of observing higher microbial diversity in EC compared to healthy controls, we found irregularities in two cohorts. Using beta diversity distance metrics, we identified that histology alone explains less than 3% of the variance in all cohorts. Three microbiome differential abundance methods were used in the five studies. While they all agree on a decrease in the Lactobacillus genus in EC patients, there is no consensus on other taxa associated with EC. We also found that separability between benign and cancerous conditions is highest at the class level, having an AUC score of 0.86. In subsequent steps, we will perform an integrative analysis to identify an EC vaginal microbiome predictive signature that is preserved across all five cohorts, benefiting screening programs. Citation Format: Dollina D. Dodani, Aline Talhouk. Assessing the reproducibility crisis in vaginal microbiome studies for clinical applications in endometrial cancer [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Endometrial Cancer: Transforming Care through Science; 2023 Nov 16-18; Boston, Massachusetts. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2024;30(5_Suppl):Abstract nr A023.
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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 | 0,074 | 0,198 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».