Abstract B044: Distributed Transcriptomic Modeling for Biomarker Discovery in Immuno-Oncology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Immuno-oncology (IO) therapies, particularly immune checkpoint inhibitors, have transformed cancer care but benefit only a subset of patients. Existing biomarkers such as PD-L1 expression, tumor mutational burden, and microsatellite instability have limited predictive power and are often cancer-type specific. Efforts to identify more generalizable biomarkers are hampered by tumor heterogeneity, restricted access to high-quality datasets, and stringent data privacy regulations, making traditional centralized discovery approaches difficult to scale. To address these challenges, we developed a distributed pipeline for discovering predictive transcriptomic biomarkers across diverse clinical datasets without sharing sensitive patient data. Methods: We developed a scalable, cloud-based distributed pipeline for biomarker discovery that operates across institutions without transferring sensitive patient data. Using curated gene expression profiles, we assessed tumor microenvironment and IO-related signatures in pan-cancer, cancer-specific, and treatment-specific contexts. A multivariable XGBoost model was trained within this distributed framework while maintaining local data governance. Model performance was evaluated against univariable signature-based models and multivariable models trained locally on individual datasets. Results: We implemented a distributed meta-integration pipeline to 18 datasets comprising 967 patients across seven cancer types treated with PD-1/PD-L1, CTLA-4, or combination immunotherapies. This analysis identified biomarkers specific to lung cancer and CTLA-4 therapy that were not detected in pan-cancer analyses, highlighting the value of context-specific associations. Several gene expression signatures were consistently linked to progression-free survival and treatment response in both pan-cancer and melanoma datasets, with notable overlap between PD-1/PD-L1 and dual checkpoint blockade therapies. Distributed multivariable models outperformed locally trained models on average, indicating improved generalizability, though performance often depended on cancer type and dataset composition, with univariable signature-based models outperforming in some settings. Conclusion: This study demonstrates a distributed framework for IO biomarker discovery that preserves patient privacy and facilitates collaboration across institutions. Our findings highlight the value of multi-institutional, diverse datasets in refining context-specific biomarkers and advancing precision IO therapies. Citation Format: Farnoosh Abbas-Aghababazadeh, Kewei Ni, Kevin (Xin) Wang, Sisira Kadambat Nair, Nasim BondarSahebi, John Stagg, Benjamin Haibe-Kains. Distributed Transcriptomic Modeling for Biomarker Discovery in Immuno-Oncology [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 B044.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».