Noninvasive Diagnosis of Actionable Mutations by Deep Sequencing of Circulating Free DNA in Lung Cancer from Never-Smokers: A Proof-of-Concept Study from BioCAST/IFCT-1002
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Tumor somatic mutation analysis is part of the standard management of metastatic lung cancer. However, physicians often have to deal with small biopsies and consequently with challenging mutation testing. Circulating free DNA (cfDNA) is a promising tool for accessing the tumor genome as a liquid biopsy. Here, we evaluated next-generation sequencing (NGS) on cfDNA samples obtained from a consecutive series of patients for the screening of a range of clinically relevant mutations. EXPERIMENTAL DESIGN: A total of 107 plasma samples were collected from the BioCAST/IFCT-1002 lung cancer study (never-smokers cohort). Matched tumor DNA (tDNA) was obtained for 68 cases. Multiplex PCR-based assays were designed to target specific coding regions in EGFR, KRAS, BRAF, ERBB2, and PI3KCA genes, and amplicon sequencing was performed at deep coverage on the cfDNA/tDNA pairs using the NGS IonTorrent Personal Genome Machine Platform. RESULTS: CfDNA concentration in plasma was significantly associated with both stage and number of metastatic sites. In tDNA, 50 mutations (36 EGFR, 5 ERBB2, 4 KRAS, 3 BRAF, and 2 PIK3CA) were identified, of which 26 were detected in cfDNA. Sensitivity of the test was 58% (95% confidence interval, 43%-71%) and the estimated specificity was 87% (62%-96%). CONCLUSION: These data demonstrate the feasibility and potential utility of mutation screening in cfDNA using IonTorrent NGS for the detection of a range of tumor biomarkers in patients with metastatic lung cancer.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle