Referee report. For: Predicting Outcomes of Hormone and Chemotherapy in the Molecular Taxonomy of Breast Cancer International Consortium (METABRIC) Study by Biochemically-inspired Machine Learning [version 2; referees: 1 approved, 1 approved with reservations]
Notice bibliographique
Résumé
Genomic aberrations and gene expression-defined subtypes in the large METABRIC patient cohort have been used to stratify and predict survival. The present study used normalized gene expression signatures of paclitaxel drug response to predict outcome for different survival times in METABRIC patients receiving hormone (HT) and, in some cases, chemotherapy (CT) agents. This machine learning method, which distinguishes sensitivity vs. resistance in breast cancer cell lines and validates predictions in patients; was also used to derive gene signatures of other HT (tamoxifen) and CT agents (methotrexate, epirubicin, doxorubicin, and 5-fluorouracil) used in METABRIC. Paclitaxel gene signatures exhibited the best performance, however the other agents also predicted survival with acceptable accuracies. A support vector machine (SVM) model of paclitaxel response containing genes ABCB1, ABCB11, ABCC1, ABCC10, BAD, BBC3, BCL2, BCL2L1, BMF, CYP2C8, CYP3A4, MAP2, MAP4, MAPT, NR1I2, SLCO1B3, TUBB1, TUBB4A, and TUBB4B was 78.6% accurate in predicting survival of 84 patients treated with both HT and CT (median survival ≥ 4.4 yr). Accuracy was lower (73.4%) in 304 untreated patients. The performance of other machine learning approaches was also evaluated at different survival thresholds. Minimum redundancy maximum relevance feature selection of a paclitaxel-based SVM classifier based on expression of genes BCL2L1, BBC3, FGF2, FN1, and TWIST1 was 81.1% accurate in 53 CT patients. In addition, a random forest (RF) classifier using a gene signature ( ABCB1, ABCB11, ABCC1, ABCC10, BAD, BBC3, BCL2, BCL2L1, BMF, CYP2C8, CYP3A4, MAP2, MAP4, MAPT, NR1I2,SLCO1B3, TUBB1, TUBB4A, and TUBB4B ) predicted >3-year survival with 85.5% accuracy in 420 HT patients. A similar RF gene signature showed 82.7% accuracy in 504 patients treated with CT and/or HT. These results suggest that tumor gene expression signatures refined by machine learning techniques can be useful for predicting survival after drug therapies.
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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 | 0,015 | 0,212 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,484 | 0,288 |
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 ».