Translating Genomics in Cancer Care
Notice bibliographique
Résumé
There is increasing enthusiasm for genomics and its promise in advancing personalized medicine. Genomic information has been used to personalize health care for decades, spanning the fields of cardiovascular disease, infectious disease, endocrinology, metabolic medicine, and hematology. However, oncology has often been the first test bed for the clinical translation of genomics for diagnostic, prognostic, and therapeutic applications. Notable hereditary cancer examples include testing for mutations in BRCA1 or BRCA2 in unaffected women to identify those at significantly elevated risk for developing breast and ovarian cancers, and screening patients with newly diagnosed colorectal cancer for mutations in 4 mismatch repair genes to reduce morbidity and mortality in their relatives. Somatic genomic testing is also increasingly used in oncology, with gene expression profiling of breast tumors and EGFR testing to predict treatment response representing commonly used examples. Health technology assessment provides a rigorous means to inform clinical and policy decision-making through systematic assessment of the evidentiary base, along with precepts of clinical effectiveness, cost-effectiveness, and consideration of risks and benefits for health care delivery and society. Although this evaluation is a fundamental step in the translation of any new therapeutic, procedure, or diagnostic test into clinical care, emerging developments may threaten this standard. These include "direct to consumer" genomic risk assessment services and the challenges posed by incidental results generated from next-generation sequencing (NGS) technologies. This article presents a review of the evidentiary standards and knowledge base supporting the translation of key cancer genomic technologies along the continuum of validity, utility, cost-effectiveness, health service impacts, and ethical and societal issues, and offers future research considerations to guide the responsible introduction of NGS technologies into health care. It concludes that significant evidentiary gaps remain in translating genomic technologies into routine clinical practice, particularly in efficacy, health outcomes, cost-effectiveness, and health services research. These caveats are especially germane in the context of NGS, wherein efforts are underway to translate NGS results despite their limited accuracy, lack of proven efficacy, and significant computational and counseling challenges. Further research across these domains is critical to inform the effective, efficient, and equitable translation of genomics into cancer care.
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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 | 0,041 | 0,122 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,011 |
| Communication savante | 0,013 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,005 |
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 ».