Apprentissage automatique pour la génétique

Nature Medicine (2023)Citer cet article

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Le cancer primitif inconnu (CUP) est un type de cancer dont on ne peut remonter à son site primitif et qui représente 3 à 5 % de tous les cancers. Les thérapies ciblées établies font défaut pour la CUP, ce qui conduit à des résultats généralement médiocres. Nous avons développé OncoNPC, un classificateur d'apprentissage automatique formé à partir de données ciblées de séquençage de nouvelle génération (NGS) provenant de 36 445 tumeurs dans 22 types de cancer provenant de trois institutions. Le classificateur de type de cancer primaire basé sur NGS en oncologie (OncoNPC) a obtenu un score F1 pondéré de 0,942 pour des prédictions de confiance élevée (\(\ge 0,9\)) sur des échantillons de tumeurs retenus, qui représentaient 65,2 % de tous les échantillons retenus. des échantillons. Appliqué à 971 tumeurs CUP collectées au Dana-Farber Cancer Institute, OncoNPC a prédit les types de cancer primaires avec un niveau de confiance élevé dans 41,2 % des tumeurs. OncoNPC a également identifié des sous-groupes CUP présentant un risque germinal polygénique significativement plus élevé pour les types de cancer prédits et avec des résultats de survie significativement différents. Notamment, les patients atteints de CUP qui ont reçu des premiers traitements palliatifs concordants avec leurs cancers prédits par OncoNPC ont eu des résultats significativement meilleurs (risque relatif (HR) = 0,348 ; intervalle de confiance (IC) à 95 % = 0,210–0,570 ; P = \(2,32\times). {10}^{-5}\)). De plus, OncoNPC a permis de multiplier par 2,2 le nombre de patients atteints de CUP qui auraient pu recevoir des thérapies génomiquement guidées. OncoNPC fournit ainsi la preuve de sous-groupes CUP distincts et offre un potentiel d'aide à la décision clinique pour la prise en charge des patients atteints de CUP.

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Les données de séquençage du panel de tumeurs multicentriques NGS sont disponibles sur demande sur le site Web du projet AACR GENIE : https://www.aacr.org/professionals/research/aacr-project-genie/. Le modèle OncoNPC entièrement formé, les données traitées sur les variantes somatiques du profil DFCI et les données cliniques anonymisées utilisées dans l'analyse de concordance du traitement sont disponibles sur https://github.com/itmoon7/onconpc.

Nous avons utilisé les langages de programmation R (v4.0.2) et Python (v3.9.13) pour le traitement des fonctionnalités OncoNPC (R deconstructSigs v1.8.0), le développement et l'interprétation du modèle OncoNPC (Python xgboost v1.2.0, shap v0.41.0) et l'analyse de survie. (R survie v3.2.7, statistiques v4.0.2, lignes de vie Python v0.27.4, scipy v1.7.1). Veuillez consulter https://github.com/itmoon7/onconpc pour le script de prétraitement, le modèle OncoNPC entièrement formé, une démonstration de bloc-notes sur la façon d'utiliser OncoNPC et d'autres documents de référence.

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