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Enregistrement W4399215317 · doi:10.1042/cs20220530

Precision diagnostics in transplanted organs using microarray-assessed gene expression: concepts and technical methods of the Molecular Microscope® Diagnostic System (MMDx)

2024· article· en· W4399215317 sur OpenAlexaff
Katelynn S. Madill-Thomsen, Philip F. Halloran

Notice bibliographique

RevueClinical Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal Transplantation Outcomes and Treatments
Établissements canadiensThe Metabolomics Innovation CentreUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical diagnosisPrecision medicineIntensive care medicineDiseaseMedicineCompanion diagnosticPathologyComputer scienceBioinformaticsBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a major unmet need for improved accuracy and precision in the assessment of transplant rejection and tissue injury. Diagnoses relying on histologic and visual assessments demonstrate significant variation between expert observers (as represented by low kappa values) and have limited ability to assess many biological processes that produce little histologic changes, for example, acute injury. Consensus rules and guidelines for histologic diagnosis are useful but may have errors. Risks of over- or under-treatment can be serious: many therapies for transplant rejection or primary diseases are expensive and carry risk for significant adverse effects. Improved diagnostic methods could alleviate healthcare costs by reducing treatment errors, increase treatment efficacy, and serve as useful endpoints for clinical trials of new agents that can improve outcomes. Molecular diagnostic assessments using microarrays combined with machine learning algorithms for interpretation have shown promise for increasing diagnostic precision via probabilistic assessments, recalibrating standard of care diagnostic methods, clarifying ambiguous cases, and identifying potentially missed cases of rejection. This review describes the development and application of the Molecular Microscope® Diagnostic System (MMDx), and discusses the history and reasoning behind many common methods, statistical practices, and computational decisions employed to ensure that MMDx scores are as accurate and precise as possible. MMDx provides insights on disease processes and highly reproducible results from a comparatively small amount of tissue and constitutes a general approach that is useful in many areas of medicine, including kidney, heart, lung, and liver transplants, with the possibility of extrapolating lessons for understanding native organ disease states.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,413 · 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

Citations16
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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