众包新的预测工具,以更好地预测转移性去势抵

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  众包新的预测工具,以更好地预测转移性去势抵抗性前列腺癌

  2016年11月16日

  了解可能的癌症病程会影响治疗决策。现在,今天发表在柳叶刀肿瘤学上的新预测模型为患者的转移性去势抵抗性前列腺癌提供了更准确的预后。这种方法与结果一样新颖 - 虽然研究人员通常在小组中工作,故意隔离他们的数据,但目前的研究包含了Joe Biden的“Cancer Moonshot”中的呼叫。打开他们的问题和他们的数据,收集以前发表的临床试验数据,并呼吁全球合作评估其预测能力。

   也就是说,研究人员对前列腺癌预后问题进行了众包,最终涉及了550多名国际研究人员,并产生了来自50个不同团队的50个计算模型。这种方法是故意引起争议的。

  像我这样挖掘开放数据的科学家被称为研究寄生虫。虽然不是最讨人喜欢的名字,但利用现有数据获取新见解的想法是现代生物医学研究的一个非常重要的部分。该项目显示了寄生虫的能力,“ James Costello博士,该论文的高级作者,科罗拉多大学癌症中心的研究员,CU医学院药理学系的助理教授,以及Sage Bionetworks / DREAM组织内的计算和系统生物学挑战主任。

  该项目由16个机构共同监督,由包括CU癌症中心在内的学术研究机构,包括Project Data Sphere,Sage Bionetworks和国家癌症研究所的DREAM挑战在内的开放数据计划以及包括Sanofi在内的行业和研究合作伙伴共同开展。阿斯利康(AstraZeneca)和前列腺癌基金会(Prostate Cancer Foundation)。挑战组织者提供了五个完成的临床试验的结果。团队面临的挑战是将一系列深入的临床测量与整体患者生存联系起来,组织他们对新型计算模型的见解,以便根据临床数据更好地预测患者的生存。

  “我们的想法是,如果患者进入诊所并具有这些测量结果和测试结果,我们是否可以将这些数据放入模型中,以说明患者是否会缓慢或快速地进展。如果我们知道风险最大的患者的特征,我们就可以知道谁应该接受标准治疗,谁可以从临床试验中获益更多,“科斯特洛说。

  50个模型中最成功的是由芬兰赫尔辛基大学FIMM芬兰分子医学研究所的Tero Aittokallio博士领导的团队和芬兰图尔库大学数学与统计系教授提交的。

  “我的团队在开发用于各种生物医学应用的多变量机器学习模型方面具有长期专业知识,但该挑战为临床试验数据提供了独特的机会,最终旨在帮助患有转移性去势抵抗性前列腺癌的患者, " Aittokallio说。

  相关故事与吸烟者一样,人们发展癌症相关的基因放松管制新研究确定了压力如何有利于乳腺癌的生长和扩散药物组合可能成为转移性肾癌的一线治疗基本上,该模型不仅取决于单个患者测量的组,以预测结果,而且依赖于探索测量之间的哪些相互作用是最具预测性的 - 例如,描述患者血液系统组成和免疫功能的数据仅仅是对自身生存的微弱预测,但当合并成为获胜模型的重要部分时。该模型使用计算学习策略,在技术上称为惩罚Cox回归模型的集合,因此模型的名称为ePCR。然后,该模型与其他49个参赛项目竞争,这些参赛作品由世界各地独立工作的其他团队提交

  “有50个独立模型让我们做了两件非常重要的事情。首先,当50个团队中的40个团队挑选出一个可以预测患者生存的单一临床特征时,这极大地增强了我们的整体信心。其次,我们能够发现我们以前没有完全理解的重要临床特征,“科斯特洛说。

  在这种情况下,许多模型发现,除了长期以来已知预测前列腺癌表现的前列腺特异性抗原(PSA)和乳酸脱氢酶(LDH)等因素外,一种叫做天冬氨酸氨基转移酶(AST)的血液水平是患者生存的重要预测因子。该AST是肝功能的间接测量,并且AST的不良水平与患者表现差相关的事实意味着研究可以评估AST在前列腺癌中的作用。

  “DREAM挑战的好处是能够吸引来自世界各地的有才能的个人和团队,以及严格的方法评估框架。这两种成分聚集在一起,为我们的挑战,导致转移性前列腺癌的新基准,“纸质第一作者,Justin Guinney博士,位于Fred Hutchinson癌症研究中心的Sage Bionetworks计算肿瘤学主任。

  “项目数据领域计划的目标是激发创新 - 通过产生新见解和开辟新的研究可能性世界来释放有价值数据的潜力。前列腺癌DREAM挑战就是这样做的。目睹癌症临床试验数据来自Project Data Sphere用于研究合作,最终有助于改善患者护理,这是非常有益的!“赛诺菲全球健康成果研究主任,医学博士,硕士生Liz Zhou说。

  现在的目标是通过在线工具公开访问ePCR模型,着眼于临床应用。事实上,美国国家癌症研究所(NCI)已经与获奖团队签订了合同。很快,当患者面临关于转移性去势抵抗性前列腺癌的最佳治疗的困难决定时,ePCR工具可能是决策过程中的重要部分。

  资料来源:科罗拉多大学癌症中心