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Enregistrement W1996471732 · doi:10.1158/1538-7445.am2014-4713

Abstract 4713: High-throughput multiplex Sequenom MassARRAY clinical diagnostic assay for the identification of actionable genetic variants in hematologic malignancies

2014· article· en· W1996471732 sur OpenAlexaff
Mahadeo A. Sukhai, Mariam Thomas, Tong Zhang, Cuihong Wei, Suzanne Trudel, Karen Yee, Mark D. Minden, Andre C. Schuh, Tracy Stockley, Suzanne Kamel‐Reid

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCEBPANPM1MultiplexBiologyMyeloid leukemiaCancer researchLeukemiaComputational biologyOncologyMedicineGeneticsGeneMutationKaryotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Recent cancer genome sequencing efforts have led to an enhanced understanding of the somatic mutation profile of hematologic malignancies in the context of known cytogenetic abnormalities. For cytogenetically normal acute myeloid leukemia (AML), mutations in NPM1, DNMT3A, CEBPA, TET2 and IDH1/2 are thought to have potential predictive utility and may impact patient management with regard to initial and consolidation therapy, including stem cell transplantation. As most potentially clinically relevant variants currently are not tested for within the diagnostic setting, we established a high-throughput multiplex assay capable of simultaneous detection of a range of somatic mutations in hematologic malignancies. Using iPlex chemistry and the Sequenom MassARRAY platform, we established the Princess Margaret Cancer Centre (PM) Hematologic Malignancies Panel v1.0, comprised of 110 individual assays profiling 186 mutations in 22 relevant genes, in a 16-well assay format. We conducted an in silico analysis to identify genes with hotspot mutations capable of being analyzed by Sequenom; genes with mutations distributed throughout the coding sequence (e.g., CEBPA, TET2) were excluded from the panel. To best integrate this technology in the workflow of our routine clinical molecular diagnostic testing we developed the PM Panel as an RNA-based test, requiring 1 μg of patient RNA for the initial reverse transcription reaction. To validate the assay we tested 222 patient-derived samples, including 5 normal samples, 82 AML (57 with normal cytogenetics, 24 with cytogenetic changes and 1 therapy-related), 44 myelodysplastic syndromes, 32 myeloproliferative neoplasms, 21 additional cases tested for KIT mutation, and 38 B-lymphoid malignancies (including 3 multiple myeloma cases),. Concordance with established lab assays for NPM1, FLT3-TKD and JAK2 mutations was 100%; other identified mutations were verified by Sanger sequencing at 98% concordance (2% of cases were below the limit of sensitivity of Sanger technology). Approximately 50% of samples were positive for at least one mutation with 174 mutations detected overall. Cytogenetically normal AMLs and myelodysplastic syndromes were most informative, with 2.3 and 1.8 mutations per positive case respectively. Samples already known to carry a leukemogenic driver fusion protein (e.g., PML-RARα, AML1-ETO, or BCR-ABL) had a significantly decreased identified somatic mutation load than their cytogenetically normal counterparts (average of 1.4 mutations per case, compared to 0.3, p < 10^-6). The PM Hematologic Malignancies Panel v1.0 is now being integrated into the current clinical diagnostic workflow. We therefore report the development of a versatile, RNA-based high-throughput multiplex platform for the identification of somatic mutations present in hematologic malignancies for use in a clinical diagnostic setting. Citation Format: Mahadeo A. Sukhai, Mariam Thomas, Tong Zhang, Cuihong Wei, Suzanne Trudel, Karen Yee, Mark D. Minden, Andre Schuh, Tracy Stockley, Suzanne Kamel-Reid. High-throughput multiplex Sequenom MassARRAY clinical diagnostic assay for the identification of actionable genetic variants in hematologic malignancies. [abstract]. In: Proceedings of the 105th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2014 Apr 5-9; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2014;74(19 Suppl):Abstract nr 4713. doi:10.1158/1538-7445.AM2014-4713

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,135
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,313 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
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