Clinically Actionable Insights into Initial and Matched Recurrent Glioblastomas to Inform Novel Treatment Approaches

© 2019 H. P. Ellis et al. Glioblastoma is the most common primary adult brain tumour, and despite optimal treatment, the median survival is 12-15 months. Patients with matched recurrent glioblastomas were investigated to try to find actionable mutations. Tumours were profiled using a validated DNA-based gene panel. Copy number variations (CNVs) and single nucleotide variants (SNVs) were examined, and potentially pathogenic variants and clinically actionable mutations were identified. The results revealed that glioblastomas were IDH-wildtype (IDHWT; n = 38) and IDH-mutant (IDHMUT; n = 3). SNVs in TSC2, MSH6, TP53, CREBBP, and IDH1 were variants of unknown significance (VUS) that were predicted to be pathogenic in both subtypes. IDHWT tumours had SNVs that impacted RTK/Ras/PI(3)K, p53, WNT, SHH, NOTCH, Rb, and G-protein pathways. Many tumours had BRCA1/2 (18%) variants, including confirmed somatic mutations in haemangioblastoma. IDHWT recurrent tumours had fewer pathways impacted (RTK/Ras/PI(3)K, p53, WNT, and G-protein) and CNV gains (BRCA2, GNAS, and EGFR) and losses (TERT and SMARCA4). IDHMUT tumours had SNVs that impacted RTK/Ras/PI(3)K, p53, and WNT pathways. VUS in KLK1 was possibly pathogenic in IDHMUT. Recurrent tumours also had fewer pathways (p53, WNT, and G-protein) impacted by genetic alterations. Public datasets (TCGA and GDC) confirmed the clinical significance of findings in both subtypes. Overall in this cohort, potentially actionable variation was most often identified in EGFR, PTEN, BRCA1/2, and ATM. This study underlines the need for detailed molecular profiling to identify individual GBM patients who may be eligible for novel treatment approaches. This information is also crucial for patient recruitment to clinical trials

Генерация ключевых слов для русскоязычных научных текстов с помощью модели mT5

In this work, we applied the multilingual text-to-text transformer (mT5) to the task of keyphrase generation for Russian scientific texts using the Keyphrases CS&Math Russian corpus. The automatic selection of keyphrases is a relevant task of natural language processing since keyphrases help readers find the article easily and facilitate the systematization of scientific texts. In this paper, the task of keyphrase selection is considered as a text summarization task. The mT5 model was fine-tuned on the texts of abstracts of Russian research papers. We used abstracts as an input of the model and lists of keyphrases separated with commas as an output. The results of mT5 were compared with several baselines, including TopicRank, YAKE!, RuTermExtract, and KeyBERT. The results are reported in terms of the full-match F1-score, ROUGE-1, and BERTScore. The best results on the test set were obtained by mT5 and RuTermExtract. The highest F1-score is demonstrated by mT5 (11,24 %), exceeding RuTermExtract by 0,22 %. RuTermextract shows the highest score for ROUGE-1 (15,12 %). According to BERTScore, the best results were also obtained using these methods: mT5 — 76,89 % (BERTScore using mBERT), RuTermExtract — 75,8 % (BERTScore using ruSciBERT). Moreover, we evaluated the capability of mT5 for predicting the keyphrases that are absent in the source text. The important limitations of the proposed approach are the necessity of having a training sample for fine-tuning and probably limited suitability of the fine-tuned model in cross-domain settings. The advantages of keyphrase generation using pre-trained mT5 are the absence of the need for defining the number and length of keyphrases and normalizing produced keyphrases, which is important for flective languages, and the ability to generate keyphrases that are not presented in the text explicitly.Авторами предлагается подход к генерации ключевых слов для русскоязычных научных текстов с помощью модели mT5 (multilingual text-to-text transformer), дообученнной на материале текстового корпуса Keyphrases CS&Math Russian. Автоматический подбор ключевых слов является актуальной задачей обработки естественного языка, поскольку ключевые слова помогают читателям осуществлять поиск статей и облегчают систематизацию научных текстов. В данной работе задача подбора ключевых слов рассматривается как задача автоматического реферирования текстов. Дообучение mT5 осуществлялась на текстах аннотаций русскоязычных научных статей. В качестве входных и выходных данных выступали тексты аннотаций и списки ключевых слов, разделенных запятыми, соответственно. Результаты, полученные с помощью mT5, были сравнены с результатами нескольких базовых методов: TopicRank, YAKE!, RuTermExtract, и KeyBERT. Для представления результатов использовались следующие метрики: F-мера, ROUGE-1, BERTScore. Лучшие результаты на тестовой выборке были получены с помощью mT5 и RuTermExtract. Наиболее высокое значение F-меры продемонстрировала модель mT5 (11.24 %), превзойдя RuTermExtract на 0.22 %. RuTermExtract показал лучший результат по метрике ROUGE-1 (15.12 %). Лучшие результаты по BERTScore также были достигнуты этими двумя методами: mT5 — 76.89 % (BERTScore, использующая модель mBERT), RuTermExtract — 75.8 % (BERTScore на основе ruSciBERT). Также авторами была оценена возможность mT5 генерировать ключевые слова, отсутствующие в исходном тексте. К ограничениям предложенного подхода относятся необходимость формирования обучающей выборки для дообучения модели и, вероятно, ограниченная применимость дообученной модели для текстов других предметных областей. Преимущества генерации ключевых слов с помощью mT5 — отсутствие необходимости задавать фиксированные значения длины и количества ключевых слов, необходимости проводить нормализацию, что особенно важно для флективных языков, и возможность генерировать ключевые слова, в явном виде отсутствующие в тексте

Объектно-ориентированный подход при решении задачи моделирования физических параметров газоконденсатной смеси в системе трубопроводов

The article states of the example of using the object-oriented approach to modeling of complexly structured objects, in particular the movement of gas-condensate mixture in the piping system-condensate field. Discusses a set of classes that encapsulates the various elements of the network topology and various aspects of the calculated scheme. Shown the advantage of this approach both from the point of view of clarity, and in terms of contextual separation of the functional model.В статье говорится о примере использования возможностей объектно-ориентированного подхода при моделировании сложно структурированных объектов, в частности движения газоконденсатной смеси в системе трубопроводов газоконденсатного месторождения. Рассматриваются набор классов, инкапсулирующих различные элементы топологии сети и различные аспекты расчетной схемы. Показано преимущество данного подхода как с точки зрения наглядности, так и в плане контекстного разделения функционала модели

Анализ математических моделей и методов исследования напряженно- деформированного состояния многослойных конструкций

This article is devoted to the description of the main approaches to mathematical modeling of multilayered plates and covers. The analysis of mathematical models and methods of calculation of multilayered designs is submitted in three directions: the models described about monolayer positions, discrete models and models of layered covers taking into account communications of the contacting layers. Mathematical models and ways of calculation of cylindrical covers are given.Данная статья посвящена описанию основных подходов к математическому моделированию многослойных пластин и оболочек. Анализ математических моделей и методов расчета многослойных конструкций представлен в трех направлениях: модели, описанные с позиции монослоя, дискретные модели и модели слоистых оболочек с учетом связей контактирующих слоев. Приведены математические модели и способы расчета цилиндрических оболочек