<i>EGFR</i> gene status in cytological samples of nonsmall cell lung carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In nonsmall cell lung cancer (NSCLC), the development and clinical application of tyrosine kinase inhibitors (TKIs) targeting the epidermal growth factor receptor (EGFR) has required the investigation of EGFR status by gene copy number and/or mutation analysis. This review aimed to present the current knowledge of the use of cytological specimens for EGFR testing in lung cancer. METHODS: A systematic computerized search was performed of the MEDLINE(R) and EMBASE databases to identify articles reporting the use of cytological samples for determining EGFR status in NSCLC. RESULTS: Data were extracted from 30 original articles. An additional 19 reviews, consensus statements, and editorials were selected from 175 retrieved papers. Different techniques using cell blocks, scraped cells from archival slides, and fresh cells have shown promising results and include fluorescent in situ hybridization (FISH), direct sequencing, and quantitative polymerase chain reaction (PCR), with similar or higher accuracy and sensitivity than surgical specimens. Preservation and quality of the extracted DNA seem to matter more than the actual number of tumor cells present in the samples. However, major issues still reside in the amount of material, the interference from background non-neoplastic cells, and standardization of parameters for cytological samples. CONCLUSIONS: This analysis provided evidence that cytological material is suitable for detecting EGFR status using several different methodologies and preparations. New prospective, clinical studies are encouraged for collection and handling of cytological samples as well as for validation of novel techniques in large cohorts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».