Next-generation sequencing: Profiling gallbladder cancer (GBC).
Notice bibliographique
Résumé
286 Background: Molecular profiling data of GBC is scant and it is often included with other biliary cancers for analysis, which may hinder advancing drug discovery. Methods: Archival formalin fixed paraffin embedded (FFPE) tissue of GBC from 2 research hospitals in Toronto (n=21) and Hong Kong (n=21) were analyzed by MassARRAY Sequenom panel (23 genes, 279 mutations), or by next general sequencing (NGS) using Proton or Illumina MiSeq TruSeq Amplicon Cancer Panel (48 genes, 212 amplicons, ≥500x coverage). Results of other biliary cancer and ampullary cancer from an ongoing profiling project were also reported. Results: Twelve biliary cancer samples first analyzed with Sequenom revealed no mutations. Reanalysis with NGS of these yielded mutations in 5. All subsequent samples were analyzed with NGS (n=57). Mutations were identified in 80% [53 mutations in 42 GBC, 8 mutations in 9 intrahepatic cholangiocarcinoma (IHC), 7 mutations in 6 hilar/distal bile duct cancers (DBD)]. The most frequent mutations in GBC were TP53 and SMAD4, and KRAS mutation was found in 7% (Table). PIK3CA mutation was found in 5% of GBC but not the other biliary cancers, and IDH1 mutation was exclusive for IHC, in agreement with published literature. TP53 mutations in GBC patients did not correlate with gender, tumor grade, survival, or treatment response to gemcitabine-based chemotherapy. There was no difference in mutation patterns in GBC between 2 institutions/countries. Conclusions: NGS can be utilized for molecular profiling of biliary cancer, detecting potentially actionable targets in the majority of cases. Our preliminary data suggests GBC may have its own molecular profile, deserving special consideration in trial design for biliary cancer. To our knowledge the current study is the biggest cohort of NGS analysis for GBC. [Table: see text]
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».