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Enregistrement W4402267281 · doi:10.1158/1538-7445.pediatric24-b014

Abstract B014: Increasing the clinical utility of transcriptome analysis in high-risk childhood precision oncology

2024· article· en· W4402267281 sur OpenAlexaboutno aff
Chelsea Mayoh, Paulette Barahona, Angela Lin, Lujing Cui, Pamela Ajuyah, Ann Altekoester, Loretta M. S. Lau, Dong‐Anh Khuong‐Quang, Vanessa Tyrrell, Michelle Haber, Marie Wong, Paul G. Ekert, Mark J. Cowley

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrecision oncologyTranscriptomeMedicineOncologyClinical OncologyInternal medicineComputational biologyBioinformaticsCancerBiologyGeneticsGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract INTRODUCTION Utilizing whole genome (WGS) and transcriptome sequencing (RNA-seq) to identify the molecular features of individual cancers sits at the heart of pediatric cancer precision medicine. Whilst the utility of WGS for mutation detection is well established, most precision medicine programs utilize RNA-seq for fusion detection, which underutilizes the potential of RNA-seq information. In ZERO (Australia’s national precision medicine program for children with high-risk cancer), we showed that combining WGS with RNA-seq identified the molecular driver of their cancer in 94% of patients (n=247). We have sought to measure the added utility integrating a comprehensive RNA-seq pipeline provides in a precision medicine program (n=477). METHODS We developed a comprehensive RNA-seq pipeline (Carbonite) to identify expressed single nucleotide variants (SNV), small insertion and deletions (InDels) and structural variant (SV) events. SVs extend beyond fusions to include intragenic deletions, duplications, inversions and insertions, previously only identifiable through WGS. Fusion detection was expanded beyond gold-standard algorithms by incorporating a reference-free WGS guided approach that identifies cryptic SVs and intragenic alternate splicing events. The application of RNA-seq measured gene abundance was applied to identify enhancer hijacking events and biallelic deletions resulting from an SV. SNV and InDel analysis reports the zygosity in comparison to germline and tumor DNA. RESULTS A total of 218 SVs and 537 SNVs/InDels were identified as either pathogenic or likely pathogenic in our cohort of 477 patients. Carbonite identified 96% of SVs in comparison to 54% identified using gold-standard fusion detection algorithms only. In addition, Carbonite resolved the expressed chimeric transcript from complex chromosome shattering events, multi-hop complex rearrangements and SVs occurring in homologous and difficult to sequence regions in 33 patients. This information also aided the functional interpretation of SVs through accurate frame calling of potential activating oncogenic SV events, and disruption of key tumor suppressor genes. Of the driver SNV/InDels identified in WGS, Carbonite corroborated 92%. Those not validated resulted in either non-sense mediated decay or the gene was not expressed. Importantly, in 22% of somatic SNV/InDels, RNA-seq altered the assessment of pathogenicity, principally through resolving allele specific expression (ASE) and confirmation of the transcriptional consequence of splice site mutations. Germline SNVs/InDels exhibited ASE in the tumor RNA in 48%, aiding in interpretation of penetrance and oncogenicity. CONCLUSIONS Our results show that the enhanced RNA-seq pipeline has clinical applicability in precision medicine beyond fusion detection, providing functional insights derived from the transcriptional consequences of SVs and SNVs/InDels. We propose that RNA-seq is an essential tool in interpretation of the pathogenicity prediction of molecular drivers of cancer. Citation Format: Chelsea Mayoh, Paulette Barahona, Angela Lin, Lujing Cui, Pamela Ajuyah, Ann Altekoester, Loretta MS Lau, Dong-Anh Khuong-Quang, Vanessa Tyrrell, Michelle Haber, Marie Wong-Erasmus, Paul G. Ekert, Mark J. Cowley. Increasing the clinical utility of transcriptome analysis in high-risk childhood precision oncology [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Advances in Pediatric Cancer Research; 2024 Sep 5-8; Toronto, Ontario, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(17 Suppl):Abstract nr B014.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,381 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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