MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4409628583 · doi:10.1158/1538-7445.am2025-5043

Abstract 5043: reVUE: repository for variants with unexpected effects

2025· article· en· W4409628583 sur OpenAlexaff
Xiang Li, Ino de Bruijn, Thomas Y. Cong, Walid K. Chatila, Hongxin Zhang, Moriah H. Nissan, Amanda Dhaneshwar, Sara DiNapoli, Erika Gedvilaite, Bryan Lai, S. Onur Sumer, Aditi Gopalan, Tonatiuh Gonzalez, Madelaine Rangel, Trevor J. Pugh, Rose Brannon, Michael F. Berger, Jianjiong Gao, Nikolaus Schultz, Debyani Chakravarty

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiomics and Machine Learning in Medical Imaging
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyMedicineComputational biologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Clinical sequencing of tumor samples is now a component of routine cancer care. By identifying genomic alterations that contribute to tumor initiation or progression, clinical cancer genomic sequencing may be used to identify predictive biomarkers of drug response, refine patient cancer diagnoses, assess heritable cancer risk, or inform patient prognosis. Most genomic alterations are accurately annotated with tools such as the Variant Effect Predictor (VEP) that infer the effects of these alterations on the mRNA and protein by following basic rules of transcription, mRNA post-transcriptional processing, and translation. However, a select subset of variants’ effects cannot be predicted as easily by these rules. While many of these “variants with unexpected effects (VUE)” are functionally characterized and documented in the literature, these VUEs are often mis-annotated during routine clinical cancer genomic sequencing. Importantly, certain VUEs may have therapeutic implications, which, if mis-annotated may lead to suboptimal treatment decisions for individual patients with cancer. To address this unmet clinical need, we created a centralized database resource, the repository for Variants with Unexpected Effects (reVUE - cancerrevue.org), which curates and programmatically stores VUEs to enable the annotation of these variants during routine clinical cancer genomic sequencing. The reVUE resource consists of (1) an intuitive website listing curated VUEs with their observed effects as demonstrated by functional characterization in peer-reviewed literature and (2) an application programming interface (API) for programmatic annotation of variants. We successfully curated 109 VUEs spanning 22 genes from 31 articles, and continue to expand this database. Several curated VUEs were associated with clinical treatment implications, including KIT, MET, ATM, EGFR, and BRCA1/2. The reVUE database has also been integrated into the publicly available bioinformatic ecosystem of cancer variant annotation and interpretation tools that currently includes Genome Nexus, OncoKB, and cBioPortal. By addressing the critical challenge of the accurate annotation of genomic variants with unanticipated protein effects, reVUE enhances our understanding of complex variant interpretation and contributes directly to improved patient care. Notably, the software and all annotated variants are publicly available, allowing for community contributions, and enabling seamless integration into other genomics tools, clinical workflows, and research pipelines. Citation Format: Xiang Li, Ino de Bruijn, Thomas Y. Cong, Walid Chatila, Hongxin Zhang, Moriah Nissan, Amanda Dhaneshwar, Sara E. DiNapoli, Erika Gedvilaite, Bryan Lai, Selcuk Onur Sumer, Aditi Gopalan, Tonatiuh Gonzalez, Madelaine Rangel, Trevor J. Pugh, Rose Brannon, Michael F. Berger, Jianjiong Gao, Nikolaus Schultz, Debyani Chakravarty. reVUE: repository for variants with unexpected effects [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2025; Part 1 (Regular Abstracts); 2025 Apr 25-30; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2025;85(8_Suppl_1):Abstract nr 5043.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,195

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0070,005
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0580,044

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,391 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer ResearchMême sujetRadiomics and Machine Learning in Medical ImagingTravaux en français237 207