Tumor characteristics as an analytic tool for classifying genetic variants of uncertain clinical significance
Notice bibliographique
Résumé
It is important to identify a germline mutation in a patient with an inherited cancer syndrome to allow mutation carriers to be included in cancer surveillance programs, which have been proven to save lives. Many of the mutations identified result in premature termination of translation, and thus in loss-of-function of the encoded mutated protein. However, the significance of a large proportion of the sequence changes reported is unknown. Some of these variants will be associated with a high risk of cancer and have direct clinical consequence. Many criteria can be used to classify variants with unknown significance; most criteria are based on the characteristics of the amino acid change, on segregation data and appearance of the variant, on the presence of the variant in controls, or on functional assays. In inherited cancers, tumor characteristics can also be used to classify variants. It is worthwhile to examine the clinical, morphological and molecular features of a patient, and his or her family, when assessing whether the role of a variant is likely to be neutral or pathogenic. Here we describe the advantages and disadvantages of using the tumor characteristics of patients carrying germline variants of uncertain significance (VUS) in BRCA1, BRCA2, or in one of the mismatch repair (MMR) genes, MLH1, MSH2, or MSH6, to infer pathogenicity.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».