Pathogenic and likely pathogenic variant prevalence among the first 10,000 patients referred for next-generation cancer panel testing
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: Germ-line testing for panels of cancer genes using next-generation sequencing is becoming more common in clinical care. We report our experience as a clinical laboratory testing both well-established, high-risk cancer genes (e.g., BRCA1/2, MLH1, MSH2) as well as more recently identified cancer genes (e.g., PALB2, BRIP1), many of which have increased but less well-defined penetrance. METHODS: Clinical genetic testing was performed on over 10,000 consecutive cases referred for evaluation of germ-line cancer genes, and results were analyzed for frequency of pathogenic or likely pathogenic variants, and were stratified by testing panel, gene, and clinical history. RESULTS: Overall, a molecular diagnosis was made in 9.0% of patients tested, with the highest yield in the Lynch syndrome/colorectal cancer panel. In patients with breast, ovarian, or colon/stomach cancer, positive yields were 9.7, 13.4, and 14.8%, respectively. Approximately half of the pathogenic variants identified in patients with breast or ovarian cancer were in genes other than BRCA1/2. CONCLUSION: The high frequency of positive results in a wide range of cancer genes, including those of high penetrance and with clinical care guidelines, underscores both the genetic heterogeneity of hereditary cancer and the usefulness of multigene panels over genetic tests of one or two genes.Genet Med 18 8, 823-832.
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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 | 0,001 |
| 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 découle