Abstract A037: Survival-based subtyping of lung cancer through integrated genomic and methylation signatures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Lung cancer prognosis varies significantly due to the interplay of clinical, genomic and epigenomic factors. We developed an integrative analytic pipeline to cluster lung cancer patients based on clinical characteristics, somatic mutations, and methylation profiles, linking these clusters to survival outcomes. Methods: We defined a cohort using clinical data from GuardantINFORM, a clinico-genomics database to identify 75,000 lines of therapy (LOT) records of advanced lung cancer patients with a Guardant360 on the Infinity platform resulting in genomic mutation data (3M variants) and targeted methylation data (top 1,000 variable regions) and used to predict clusters of progression on the following line of therapy . Features included clinical factors (LOT, therapy regimens), binary mutation indicators (top-100 genes), and 20 principal components (PCs) derived from methylation data. Ensemble clustering using K-means and agglomerative methods identified patient subgroups. Survival was analyzed via Kaplan–Meier methods, and a penalized Cox proportional hazards model determined feature-level hazard ratios. Results: Four robust clusters emerged with distinct survival profiles (p<0.0001). Cox modeling (concordance=0.72) highlighted several prognostic markers: KRAS mutations (HR=1.24, p=0.01), STK11 mutations (HR=1.49, p<0.005), KEAP1 mutations (HR=1.33, p=0.01), and methylation PC5 (HR=0.03, p=0.01). Biological interpretation of PC5 revealed enrichment of hypermethylation in key developmental genes such as PAX6, SOX9, OTX2, WT1, and TBX20. This suggests epigenetic suppression of differentiation-related transcription factors may contribute significantly to tumor aggressiveness. Conclusions: Integrating clinical, genetic, and methylation data via ensemble clustering effectively delineates lung cancer subgroups with clinically meaningful survival differences. Key mutations in KRAS, STK11, and KEAP1 and methylation-driven silencing of developmental transcription factors represent robust markers for patient risk stratification and potential therapeutic targeting Citation Format: Aaron Hardin, Sheila Solomon, Amar Das. Survival-based subtyping of lung cancer through integrated genomic and methylation signatures [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Artificial Intelligence and Machine Learning; 2025 Jul 10-12; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2025;31(13_Suppl):Abstract nr A037.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».