Peripheral blood DNA methylation predicts the early onset of primary tumor in TP53 mutation carriers
Notice bibliographique
Résumé
Li-Fraumeni syndrome (LFS) confers high lifetime cancer risk due to germline TP53 pathogenic variants (PV). A comprehensive surveillance regimen termed the ‘Toronto Protocol’, has been adopted for early tumor detection, demonstrating improved survival among TP53 PV carriers. However, the protocol’s “one-size-fits-all” approach fails to consider individual cancer risk. To personalize screening, we developed a support vector machine model to predict early onset of primary tumors (age < 6) using peripheral blood methylation data of TP53 PV carriers (n = 237). Validation (n = 64) and external testing (n = 79) showed AUROC = 0.928 [0.835–1.000], F1-score = 0.692 [0.435–0.867], and NPV = 0.984 [0.946–1.000]. The model achieved 91% accuracy, correctly classifying 90% of patients with cancer before the age of six and 87% of cancer-free individuals in the external test set. Our tool enables risk stratification for early-onset malignancies, to optimize clinical surveillance and improve patient outcomes. Li-Fraumeni syndrome leads to an increased predisposition to tumour development. Here, the authors develop a support vector machine model to predict early cancer risk in individuals using peripheral blood DNA methylation profiles.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».