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Enregistrement W4403967384 · doi:10.1016/j.compbiomed.2024.109324

Machine learning model identifies genetic predictors of cisplatin-induced ototoxicity in CERS6 and TLR4

2024· article· en· W4403967384 sur OpenAlexaffabout
Ali Arab, Bahareh Kashani, Miguel Córdova‐Delgado, Erika N. Scott, Kaveh Alemi, Jessica N. Trueman, Gabriella Groeneweg, Wan‐Chun Chang, Catrina M. Loucks, Colin J.D. Ross, Bruce Carleton, Martin Ester

Notice bibliographique

RevueComputers in Biology and Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing, Cochlea, Tinnitus, Genetics
Établissements canadiensBC Children's HospitalSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOtotoxicityCisplatinComputer scienceAudiologyMachine learningArtificial intelligenceMedicinePsychologyInternal medicineChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cisplatin-induced ototoxicity remains a significant concern in pediatric cancer treatment due to its permanent impact on quality of life. Previously, genetic association analyses have been performed to detect genetic variants associated with this adverse reaction. In this study, a combination of interpretable neural networks and Generative Adversarial Networks (GANs) was employed to identify genetic markers associated with cisplatin-induced ototoxicity. The applied method, BRI-Net, incorporates biological domain knowledge to define the network structure and employs adversarial training to learn an unbiased representation of the data, which is robust to known confounders. Leveraging genomic data from a cohort of 362 cisplatin-treated pediatric cancer patients recruited by the CPNDS (Canadian Pharmacogenomics Network for Drug Safety), this model revealed two statistically significant single nucleotide polymorphisms to be associated with cisplatin-induced ototoxicity. Two markers within the CERS6 (rs13022792, p-value: 3 × 10 −4 ) and TLR4 (rs10759932, p-value: 7 × 10 −4 ) genes were associated with this cisplatin-induced adverse reaction. CERS6, a ceramide synthase, contributes to elevated ceramide levels, a known initiator of apoptotic signals in mouse models of inner ear hair cells. TLR4, a pattern-recognition protein, initiates inflammation in response to cisplatin, and reduced TLR4 expression has been shown in murine hair cells to confer protection from ototoxicity. Overall, these findings provide a foundation for understanding the genetic landscape of cisplatin-induced ototoxicity, with implications for improving patient care and treatment outcomes. • BRI-Net, a neural network model, computes feature importance and causality in genomic studies. • In children treated with cisplatin, BRI-Net revealed two significant biomarkers of ototoxicity. • CERS6 rs13022792 increases the risk of cisplatin hearing loss; TLR4 rs10759932 is protective. • CER6 rs13022792 is strongly associated with ceramide elevation, triggering apoptosis in the ear. • TLR4 rs10759932 is strongly associated with initiating inflammation in response to cisplatin.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,283 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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