A Boolean-based machine learning framework identifies predictive biomarkers of HSP90-targeted therapy response in prostate cancer

Precision medicine has emerged as an important paradigm in oncology, driven by the significant heterogeneity of individual patients' tumour. A key prerequisite for effective implementation of precision oncology is the development of companion biomarkers that can predict response to anti-cancer therapies and guide patient selection for clinical trials and/or treatment. However, reliable predictive biomarkers are currently lacking for many anti-cancer therapies, hampering their clinical application. Here, we developed a novel machine learning-based framework to derive predictive multi-gene biomarker panels and associated expression signatures that accurately predict cancer drug sensitivity. We demonstrated the power of the approach by applying it to identify response biomarker panels for an Hsp90-based therapy in prostate cancer, using proteomic data profiled from prostate cancer patient-derived explants. Our approach employs a rational feature section strategy to maximise model performance, and innovatively utilizes Boolean algebra methods to derive specific expression signatures of the marker proteins. Given suitable data for model training, the approach is also applicable to other cancer drug agents in different tumour settings.Sung-Young Shin, Margaret M. Centenera, Joshua T. Hodgson, Elizabeth V. Nguyen, Lisa M. Butler, Roger J. Daly and Lan K. Nguye

Modellbasierte Generierung und Reduktion von Testsuiten für Software-Produktlinien

Software-Produktlinienentwicklung ist ein Paradigma zur kostengünstigen Entwicklung vieler individueller aber sich ähnelnder Softwareprodukte aus einer gemeinsamen Softwareplattform heraus. Beispielsweise umfasst im Automotive-Bereich eine Software-Produktlinie (SPL) für ein Auto der Oberklasse typischerweise mehrere hunderttausend Softwaresystemvarianten. Um sicherzustellen, dass jede einzelne Produktvariante einer SPL in ihrer Funktionalität der Spezifikation entspricht, kann Testen verwendet werden. Da separates Testen jeder einzelnen Produktvariante meistens zu aufwändig ist, versuchen SPL-Testansätze die Gemeinsamkeiten der Produktvarianten beim Testen auszunutzen. So versuchen diese Ansätze geeignete Testartefakte wiederzuverwenden oder nur eine kleine repräsentative Menge von Produktvarianten stellvertretend für die ganze SPL zu testen. Da Software-Produktlinienentwicklung erst seit einigen Jahren verstärkt eingesetzt wird, sind im SPL-Test noch einige praxisnahe Probleme ungelöst. Beispielsweise existiert bisher kein Testansatz, mit dem sich eine gewisse Abdeckung bezüglich eines gewählten Überdeckungskriteriums auf allen Produktvarianten einer SPL effizient erreichen lässt. In dieser Arbeit wird ein Black-Box-Testfallgenerierungsansatz für Software-Produktlinien vorgestellt. Mit diesem Ansatz lassen sich für alle Produktvarianten einer SPL eine Menge von Testfällen aus einer formalen Spezifikation (Testmodell), die mit Variabilität angereichert wurde, effizient generieren. Diese Testfallmenge, im Folgenden als vollständige SPL-Testsuite bezeichnet, erreicht auf jeder Produktvariante der SPL eine vollständige Abdeckung bzgl. eines strukturellen Modell-Überdeckungskriteriums. Die Effizienz des Ansatzes beruht auf der Generierung von Testfällen, die variantenübergreifend wiederverwendbar sind. Dadurch müssen mit dem neuen Ansatz weniger Testfälle generiert werden als wenn dies für jede Produktvariante separat geschieht. Um bei Bedarf die Anzahl der generierten Testfälle reduzieren zu können, werden außerdem drei Algorithmen zur Testsuite-Reduktion vorgestellt. Die Neuerung der vorgestellten Algorithmen liegt im Vergleich zu existierenden Reduktionsalgorithmen für Testsuiten von Einzel-Softwaresystemen darin, dass die Existenz von variantenübergreifend verwendbaren Testfällen in einer SPL-Testsuite berücksichtig wird. Dadurch wird sichergestellt, dass trotz Testsuite-Reduktion die vollständige Testmodellabdeckung einer jeden Produktvariante durch die SPL-Testsuite erhalten bleibt. Sollte es aufgrund limitierter Ressourcen nicht möglich sein jede Produktvariante mit den in der vollständigen SPL-Testsuite enthaltenen Testfällen zu testen, kann mittels einer SPL-Testsuite eine kleine repräsentative Produktmenge aus der SPL bestimmt werden, deren Testergebnis (im begrenzten Rahmen) Rückschlüsse auf die Qualität der restlichen Produktvarianten zulässt. Zur Evaluation des Ansatzes wurde dieser prototypisch implementiert und auf zwei Fallbeispiele angewendet