Development and validation of AI-assisted transcriptomic signatures to personalize adjuvant chemotherapy in patients with pancreatic ductal adenocarcinoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: After surgical resection of pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC), patients are predominantly treated with adjuvant chemotherapy, commonly consisting of gemcitabine (GEM)-based regimens or the modified FOLFIRINOX (mFFX) regimen. While mFFX regimen has been shown to be more effective than GEM-based regimens, it is also associated with higher toxicity. Current treatment decisions are based on patient performance status rather than on the molecular characteristics of the tumor. To address this gap, the goal of this study was to develop drug-specific transcriptomic signatures for personalized chemotherapy treatment. PATIENTS AND METHODS: We used PDAC datasets from preclinical models, encompassing chemotherapy response profiles for the mFFX regimen components. From them we identified specific gene transcripts associated with chemotherapy response. Three transcriptomic artificial intelligence signatures were obtained by combining independent component analysis and the least absolute shrinkage and selection operator-random forest approach. We integrated a previously developed GEM signature with three newly developed ones. The machine learning strategy employed to enhance these signatures incorporates transcriptomic features from the tumor microenvironment, leading to the development of the 'Pancreas-View' tool ultimately clinically validated in a cohort of 343 patients from the PRODIGE-24/CCTG PA6 trial. RESULTS: Patients who were predicted to be sensitive to the administered drugs (n = 164; 47.8%) had longer disease-free survival (DFS) than the other patients. The median DFS in the mFFX-sensitive group treated with mFFX was 50.0 months [stratified hazard ratio (HR) 0.31, 95% confidence interval (CI) 0.21-0.44, P < 0.001] and 33.7 months (stratified HR 0.40, 95% CI 0.17-0.59, P < 0.001) in the GEM-sensitive group when treated with GEM. Comparatively patients with signature predictions unmatched with the treatments (n = 86; 25.1%) or those resistant to all drugs (n = 93; 27.1%) had shorter DFS (10.6 and 10.8 months, respectively). CONCLUSIONS: This study presents a transcriptome-based tool that was developed using preclinical models and machine learning to accurately predict sensitivity to mFFX and GEM.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 ».