Apprendimento automatico per la genetica

Nature Medicine (2023) Citare questo articolo

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Il cancro a sede primitiva sconosciuta (CUP) è un tipo di cancro che non può essere ricondotto alla sua sede primaria e rappresenta il 3-5% di tutti i tumori. Mancano terapie mirate consolidate per la CUP, il che porta a risultati generalmente scarsi. Abbiamo sviluppato OncoNPC, un classificatore di apprendimento automatico addestrato sui dati di sequenziamento di prossima generazione (NGS) mirati di 36.445 tumori in 22 tipi di cancro provenienti da tre istituzioni. Il classificatore primario del tipo di cancro oncologico basato su NGS (OncoNPC) ha ottenuto un punteggio F1 ponderato di 0,942 per le previsioni ad alta confidenza (\(\ge 0,9\)) sui campioni tumorali trattenuti, che costituivano il 65,2% di tutti i tumori trattenuti campioni. Quando applicato a 971 tumori CUP raccolti presso il Dana-Farber Cancer Institute, OncoNPC ha predetto i tipi di cancro primari con elevata sicurezza nel 41,2% dei tumori. OncoNPC ha inoltre identificato sottogruppi CUP con un rischio germinale poligenico significativamente più elevato per i tipi di cancro previsti e con esiti di sopravvivenza significativamente diversi. In particolare, i pazienti con CUP che hanno ricevuto i primi trattamenti con intento palliativo concordanti con i tumori predetti da OncoNPC hanno avuto esiti significativamente migliori (rapporto di rischio (HR) = 0,348; intervallo di confidenza (CI) al 95% = 0,210-0,570; P = \(2,32\volte {10}^{-5}\)). Inoltre, OncoNPC ha consentito un aumento di 2,2 volte del numero di pazienti affetti da CUP che avrebbero potuto ricevere terapie guidate genomicamente. OncoNPC fornisce quindi evidenza di distinti sottogruppi di CUP e offre il potenziale per il supporto decisionale clinico per la gestione dei pazienti affetti da CUP.

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I dati di sequenziamento del pannello tumorale NGS multicentrico sono disponibili su richiesta sul sito web del progetto AACR GENIE: https://www.aacr.org/professionals/research/aacr-project-genie/. Il modello OncoNPC completamente addestrato, i dati sulle varianti somatiche elaborati dal profilo DFCI e i dati clinici deidentificati utilizzati nell'analisi della concordanza del trattamento sono disponibili in https://github.com/itmoon7/onconpc.

Abbiamo utilizzato i linguaggi di programmazione R (v4.0.2) e Python (v3.9.13) per l'elaborazione delle funzionalità OncoNPC (R deconstructSigs v1.8.0), lo sviluppo e l'interpretazione del modello OncoNPC (Python xgboost v1.2.0, shap v0.41.0) e l'analisi di sopravvivenza (Sopravvivenza R v3.2.7, statistiche v4.0.2, linee di vita Python v0.27.4, scipy v1.7.1). Consulta https://github.com/itmoon7/onconpc per lo script di preelaborazione, il modello OncoNPC completamente addestrato, una dimostrazione su un notebook su come utilizzare OncoNPC e altri materiali di riferimento.

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