Late Breaking Abstract - Developing a prognostic SLB-derived gene signature in fibrosing ILDs
Notice bibliographique
Résumé
Persisting diagnostic uncertainty in ~20% of cases who undergo surgical lung biopsies (SLBs), and significant variability in clinical courses and outcomes for every given subtype of fibrosing ILD are challenges in managing fibrosing interstitial lung diseases (ILDs). In this registered, prospective cohort study ( NCT03836417 ), treatment-naive patients diagnosed with fibrosing ILD based on SLBs and multi-disciplinary discussion, and > 1 year of follow-up were prospectively followed after SLB. The primary endpoint was progression of disease, as defined by the ATS guidelines. RNA-seq was performed on fresh-frozen tissue obtained from the operating room of every SLB. Between June 2019 and June 2023, 44 patients were included in the study. During this period, 14 (32%) progression of disease events were observed, including 7 deaths and 4 lung transplants. Clinical variables were considered (age, gender, BMI, diagnosis of IPF, baseline FVC, DLCO and 6MWD), but only BMI was significantly protective against progression. After variance filtering, we divided our cohort into half to perform training and validation, and resampled 100 times. Penalized Lasso Cox regression was used with leave-one-out cross validation to select genes associated with progression. The median AUC and Harrell’s C-index were 0.777 (SD = 0.09) and 0.743 (SD= 0.13), respectively. The integrated Brier score was 0.158. HLA-B expression predicted progression, while HLA-DQA1, RP11-532E4.2 and TSIX expression was protective in >30 % of resampling. We identified a gene signature obtained from SLBs that predicts progression in fibrosing ILDs at the time of biopsy, agnostic to ILD subtype. We plan to perform an external validation of our findings.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».