Abstract B009: The Dutch childhood cancer genome project: Data-driven precision medicine and research
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite improvements in cure rates, cancer is still the leading cause of disease-related deaths among children in high-income countries. As childhood cancers are rare in comparison to adult cancers, concerted efforts are needed to advance research and improve patient care. In The Netherlands, all childhood cancer care and most research has been concentrated in a single national center, the Princess Máxima Center for Pediatric Oncology. The institute’s centralized position enables uniform generation of data from patients across the country, that through federation with other initiatives can provide a unique contribution to tackle childhood cancer world-wide. Whole-exome sequencing, whole-genome sequencing and RNA-sequencing are routinely performed for diagnostic and research purposes, leading to a representative national dataset with little batch effects. Currently this data collection consists of ∼1000 patient samples with rich and uniform clinical data. This collection is expected to grow to ∼4,000 patient samples by 2028. Here, I will show how we use this rich, harmonized data resource to improve patient care and aid data-driven research into understanding the role of different types of somatic variation in tumor initiation and progression. First, by performing whole-exome sequencing and RNA-sequencing as standard-of-care we provide individualized diagnosis and treatment plans for precision medicine purposes. Second, by investigating complex genomic rearrangements in pediatric solid tumors we show that these occur in approximately half of the tumor samples and are likely highly pathogenic. Third, by performing integrative tumor driver identification, we identify events that are otherwise likely missed through more targeted approaches. Fourth, through the development of M&M, a pan-cancer RNA-seq based classifier we obtain an accuracy of ∼95% in predicting tumor (sub)types across the breadth of (rare) pediatric tumors. Ultimately, we anticipate that the data collection presented here will further facilitate pediatric cancer research and provide an invaluable resource for precision oncology. Citation Format: Joanna von Berg, Ianthe A.E.M. van Belzen, Fleur S.A. Wallis, Anastasia Spinou, Roula Farag, Victoria M. Cruz, Lennart A. Kester, Marco Koudijs, John L. Baker-Hernandez, Alex Janse, Shashi Badloe, Sam de Vos, Marcel Santoso, Eugene T.P. Verwiel, Mark van Tuil, Hindrik H.D. Kerstens, Jayne Y. Hehir-Kwa, Frank C.P. Holstege, Bastiaan B.J. Tops, Patrick Kemmeren. The Dutch childhood cancer genome project: Data-driven precision medicine and research [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 B009.
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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 | 0,031 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,007 |
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 ».