Abstract B068: NL-4C: The Dutch Comprehensive Childhood Commons, a resource to tackle pediatric cancer worldwide
Notice bibliographique
Résumé
Abstract 1. Introduction. Cancer is one of the primary causes of death among children. Despite recent progress in treatment, the prognosis for patients with high-risk and relapse disease is still very poor, while survivors commonly suffer from adverse treatment-related effects. Identifying the genetic aberrations underlying the different types of pediatric cancer could help understand tumor biology, drive drug development, and improve prognosis overall. We hereby describe the NL-4C: the Dutch Comprehensive Childhood Cancer Commons, a research infrastructure initiative that aims to collect over 4,000 pediatric cancer genomes from the Dutch population to develop new insights into tumor biology. 2. Description. The NL-4C platform is hosted by the Prinses Máxima Center, the Dutch national institute for pediatric oncology that receives, on average 600 new cases every year. At the Máxima, molecular characterization of all consented patients is performed using next generation sequencing techniques including whole genome (WGS), whole exome (WES) and RNA sequencing. The latter two are standard of care, and used in our precision medicine program MaxPM. NL-4C will build up on this, and offer 3 core research infrastructure components: 1) a large collection of pediatric genomes with harmonized downstream computational analyses such as germline and somatic single-nucleotide variants and indels, copy number and larger structural variants. 2) A patient data registry with baseline and clinical annotations; all these data will be made available through, 3) a 3-tiered cloud-based portal tailored for general and scientific audiences to foster international collaboration. Importantly, NL-4C adheres to strict data protection and privacy regulations to guarantee that patient information is safely used in the cloud and patients’ rights are preserved. 3. Results. The NL-4C initiative has taken the first steps to deliver a working platform: on April 2024, the first 100 genomes were placed within the Google Cloud tenant of the Prinses Máxima Center. By September 2024, we anticipate that the number of genomes available in the cloud will surpass the 1,000 mark,we will have released the first version of computational pipelines and resulting data, and provide a minimal data portal.4. Discussion Through the collection of genomic and clinical data of Dutch pediatric cancer patients, we aim to join efforts of similar precision oncology programs worldwide, and develop a large federated, harmonized data resource to drive pediatric cancer research, help characterize tumor subtypes, identify actionable events, and improve treatment outcome overall. NL-4C is a scientific research infrastructure project funded by the NWO (Nederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek or Dutch Research Council, 2023-2028). Citation Format: Karina C. Borja Jiménez, Bastiaan B.J. Tops, Jayne H. Hehir-Kwa, Hinri H.D. Kerstens, Harm van Tinteren, Harriët F.A. Zoon, Patrick C.W. Kemmeren. NL-4C: The Dutch Comprehensive Childhood Commons, a resource to tackle pediatric cancer worldwide [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 B068.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,161 | 0,049 |
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 ».