A novel non-parametric method for uncertainty evaluation of correlation-based molecular signatures : its application on PAM50 algorithm

Autores
Fresno, Cristóbal; González, Germán Alexis; Merino, Gabriela Alejandra; Flesia, Ana Georgina; Podhajcer, Osvaldo Luis; Llera, Andrea Sabina; Fernández, Elmer Andrés
Año de publicación
2017
Idioma
inglés
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Fil: Fresno, Cristóbal. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.
Fil: Fresno, Cristóbal. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.
Fil: González, Germán Alexis. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.
Fil: González, Germán Alexis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.
Fil: Merino, Gabriela Alejandra. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.
Fil: Merino, Gabriela Alejandra. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.
Fil: Flesia, Ana Georgina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.
Fil: Flesia, Ana Georgina. Universidad Nacional de Córdoba. Centro de Investigación y Estudios de Matemática; Argentina.
Fil: Flesia, Ana Georgina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de Investigación y Estudios de Matemática; Argentina.
Fil: Podhajcer, Osvaldo Luis. Instituto Leloir. Laboratorio de Terapia Molecular y Celular; Argentina.
Fil: Podhajcer, Osvaldo Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.
Fil: Llera, Andrea Sabina. Instituto Leloir. Laboratorio de Terapia Molecular y Celular; Argentina.
Fil: Llera, Andrea Sabina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.
Fil: Fernández, Elmer Andrés. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.
Fil: Fernández, Elmer Andrés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.
Motivation: The PAM50 classifier is used to assign patients to the highest correlated breast cancer subtype irrespectively of the obtained value. Nonetheless, all subtype correlations are required to build the risk of recurrence (ROR) score, currently used in therapeutic decisions. Present subtype uncertainty estimations are not accurate, seldom considered or require a population-based approach for this context. Results: Here we present a novel single-subject non-parametric uncertainty estimation based on PAM50’s gene label permutations. Simulations results (n= 5228) showed that only 61% subjects can be reliably "Assigned" to the PAM50 subtype, whereas 33% should be "Not Assigned" (NA), leaving the rest to tight "Ambiguous" correlations between subtypes. The NA subjects exclusion from the analysis improved survival subtype curves discrimination yielding a higher proportion of low and high ROR values. Conversely, all NA subjects showed similar survival behaviour regardless of the original PAM50 assignment. We propose to incorporate our PAM50 uncertainty estimation to support therapeutic decisions.
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Fil: Fresno, Cristóbal. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.
Fil: Fresno, Cristóbal. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.
Fil: González, Germán Alexis. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.
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Fil: Fernández, Elmer Andrés. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.
Fil: Fernández, Elmer Andrés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.
Ciencias de la Información y Bioinformática (desarrollo de hardware va en 2.2 "Ingeniería Eléctrica, Electrónica y de Información" y los aspectos sociales van en 5.8 "Comunicación y Medios")
Materia
Classification
Rejection option
PAM50
Molecular marker
Breast cancer
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
Repositorio
Repositorio Digital Universitario (UNC)
Institución
Universidad Nacional de Córdoba
OAI Identificador
oai:rdu.unc.edu.ar:11086/554521
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Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Motivation: The PAM50 classifier is used to assign patients to the highest correlated breast cancer subtype irrespectively of the obtained value. Nonetheless, all subtype correlations are required to build the risk of recurrence (ROR) score, currently used in therapeutic decisions. Present subtype uncertainty estimations are not accurate, seldom considered or require a population-based approach for this context. Results: Here we present a novel single-subject non-parametric uncertainty estimation based on PAM50’s gene label permutations. Simulations results (n= 5228) showed that only 61% subjects can be reliably "Assigned" to the PAM50 subtype, whereas 33% should be "Not Assigned" (NA), leaving the rest to tight "Ambiguous" correlations between subtypes. The NA subjects exclusion from the analysis improved survival subtype curves discrimination yielding a higher proportion of low and high ROR values. 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Centro de Investigación y Estudios de Matemática; Argentina.Fil: Flesia, Ana Georgina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro de Investigación y Estudios de Matemática; Argentina.Fil: Podhajcer, Osvaldo Luis. Instituto Leloir. Laboratorio de Terapia Molecular y Celular; Argentina.Fil: Podhajcer, Osvaldo Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Llera, Andrea Sabina. Instituto Leloir. Laboratorio de Terapia Molecular y Celular; Argentina.Fil: Llera, Andrea Sabina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Fernández, Elmer Andrés. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Fernández, Elmer Andrés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Ciencias de la Información y Bioinformática (desarrollo de hardware va en 2.2 "Ingeniería Eléctrica, Electrónica y de Información" y los aspectos sociales van en 5.8 "Comunicación y Medios")https://orcid.org/0000-0001-9030-5622https://orcid.org/0000-0002-0130-6226https://orcid.org/0000-0001-6936-3764https://orcid.org/0000-0002-6512-8553https://orcid.org/0000-0002-0089-0061https://orcid.org/0000-0002-4711-86342017info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdfFresno, C., González, G. A., Merino, G. A., Flesia, A. G., Podhajcer, O. L., Llera, A. S. y Fernández, E. A. (2017). A novel non-parametric method for uncertainty evaluation of correlation-based molecular signatures : its application on PAM50 algorithm. Bioinformatics, 33 (5), 693-700. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btw7041367-4803http://hdl.handle.net/11086/5545211367-4811https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btw704enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Digital Universitario (UNC)instname:Universidad Nacional de Córdobainstacron:UNC2025-09-29T13:44:39Zoai:rdu.unc.edu.ar:11086/554521Institucionalhttps://rdu.unc.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://rdu.unc.edu.ar/oai/snrdoca.unc@gmail.comArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:25722025-09-29 13:44:40.139Repositorio Digital Universitario (UNC) - Universidad Nacional de Córdobafalse
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