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Enregistrement W4396888561 · doi:10.1101/2024.05.13.24307108

Mismatch repair gene specifications to the ACMG/AMP classification criteria: Consensus recommendations from the InSiGHT ClinGen Hereditary Colorectal Cancer / Polyposis Variant Curation Expert Panel

2024· preprint· en· W4396888561 sur OpenAlexaff
John‐Paul Plazzer, Finlay Macrae, Xiaoyu Yin, Bryony A. Thompson, Susan M. Farrington, Lauren Currie, Kristina Lagerstedt‐Robinson, Jane Hübertz Frederiksen, Thomas van Overeem Hansen, Lise Graversen, Ian M. Frayling, Kiwamu Akagi, Gou Yamamoto, Fahd Al-Mulla, Matthew J. Ferber, Alexandra Martins, Maurizio Genuardi, Maija R.J. Kohonen‐Corish, Stéphanie Baert‐Desurmont, Amanda B. Spurdle, Gabriel Capellá, Marta Pineda, Michael O. Woods, Lene Juel Rasmussen, Christopher D. Heinen, Rodney J. Scott, Carli M.J. Tops, Marc S. Greenblatt, Mev Dominguez–Valentin, Elisabet Ognedal, Ester Borràs, Suet Yi Leung, Khalid Mahmood, Elke Holinski‐Feder, Andreas Laner

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGenetic factors in colorectal cancer
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical geneticsMolecular pathologyComputational biologyDiseaseBioinformaticsGeneComputer scienceBiologyGeneticsMedicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background It is known that gene- and disease-specific evidence domains can potentially improve the capability of the ACMG/AMP classification criteria to categorize pathogenicity for variants. We aimed to include gene–disease-specific clinical, predictive, and functional domain specifications to the ACMG/AMP criteria with respect to MMR genes. Methods Starting with the original criteria (InSiGHT criteria) developed by the InSiGHT Variant Interpretation Committee, we systematically addressed specifications to the ACMG/AMP criteria to enable more comprehensive pathogenicity assessment within the ClinGen VCEP framework, resulting in an MMR gene-specific ACMG/AMP criteria. Results A total of 19 criteria were specified, 9 were considered not applicable and there were 35 variations of strength of the evidence. A pilot set of 48 variants was tested using the new MMR gene-specific ACMG/AMP criteria. Most variants remained unaltered, as compared to the previous InSiGHT criteria; however, an additional four variants of uncertain significance were reclassified to P/LP or LB by the MMR gene-specific ACMG/AMP criteria framework. Conclusion The MMR gene-specific ACMG/AMP criteria have proven feasible for implementation, are consistent with the original InSiGHT criteria, and enable additional combinations of evidence for variant classification. This study provides a strong foundation for implementing gene–disease-specific knowledge and experience, and could also hold immense potential in a clinical setting.

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)0,120
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,165
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,636

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1200,165
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,005
Bibliométrie0,0090,004
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0090,005
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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.

Tête enseignante Opus0,161
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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