Abstract A022: Deep Learning Meets Transcriptomics: CNN-1D Powered Interpretation of probe based transcriptome array in Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Precision oncology relies on accurate molecular profiling to guide personalized treatment strategies. The GeneChip™ Human Transcriptome Array 2.0 (HTA 2.0) provides comprehensive whole-transcriptome coverage, enabling simultaneous analysis of gene expression, alternative splicing, and non-coding RNA activity. This high-resolution dataset allows oncologists and researchers to uncover transcriptomic alterations associated with cancer progression, therapy resistance, and disease subtypes. However, the volume and complexity of transcriptomic data require advanced analytical methods for meaningful clinical interpretation. To address this, we have developed a custom AI-powered tool that integrates HTA 2.0 data with a one-dimensional Convolutional Neural Network (CNN-1D) architecture, specifically designed to process sequential gene expression data. The CNN-1D model excels at identifying spatial expression patterns and subtle transcriptomic signatures that correlate with disease phenotypes and therapeutic outcomes. By leveraging this deep learning framework, our tool enables cancer subtype classification, biomarker discovery, and drug response prediction with high accuracy and interpretability. We present a case study focused on prostate cancer, where the tool was trained and validated on HTA 2.0 expression profiles from tumor and normal tissues. The CNN-1D model accurately distinguished between aggressive and indolent prostate cancer subtypes, revealing key splice variants and non-coding RNAs linked to progression and androgen resistance. This integrated AI framework further supports clinical trial design by identifying actionable biomarkers for drug repurposing and determining the viability of immune therapy, especially considering the challenges of targeting solid tumors, which are typically immune "cold". By offering insights into immunogenicity and potential therapeutic targets, the tool helps guide "go/no-go" decisions for utilizing immune therapies in the treatment of solid tumors. Citation Format: Neetu Singh, David Annan, Prashant Bhavar. Deep Learning Meets Transcriptomics: CNN-1D Powered Interpretation of probe based transcriptome array in Prostate Cancer [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 A022.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».