<i>Epidermal Growth Factor Receptor</i>Mutation Testing in the Care of Lung Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
As the literature about epidermal growth factor receptor (EGFR) mutations grows and screening for mutations becomes increasingly integrated into clinical care, it is important to examine how best to do somatic mutational analyses and how best to use the test results in clinical decision making. We began offering mutation screening by comprehensive direct sequence analysis of exons 18 to 24 of the tyrosine kinase domain of EGFR in August 2004 as part of clinical cancer care and protocol therapy at our institutions. All identified potential mutations are confirmed with three to five independent PCRs of the original genomic DNA sample and, if not previously noted in the literature, are compared with the patient's germ-line DNA to ensure the finding is somatic. We formally analyzed the first 100 patients to undergo EGFR sequence analysis and found that testing was feasible and significantly affected the treatment of patients with non-small cell lung cancer (NSCLC). Patients harboring EGFR mutations were significantly more likely to receive recommendations for therapy with EGFR tyrosine kinase inhibitors (i.e., gefitinib or erlotinib) than patients without mutations. However, negative EGFR test results did not prevent physicians from administering these agents to selected patients. Ideally, a standardized technique for mutation testing could be developed, with demonstrated reproducibility and validity. Clinical trials incorporating molecular diagnostics are ongoing to assess the efficacy of EGFR tyrosine kinase inhibitors as first-line therapy for metastatic NSCLC and as adjuvant therapy for early-stage resected NSCLC. It is likely that mutation testing and other molecular analyses will be most useful in these two clinical situations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».