KRAS Mutation Testing in Human Cancers: The Pathologist's Role in the Era of Personalized Medicine
Notice bibliographique
Résumé
A number of studies have shown that although antiepidermal growth factor receptor (EGFR) monoclonal antibodies are effective treatments for metastatic colorectal cancer (mCRC), only patients with wild-type KRAS tumors derive clinical benefit from these therapies. The anti-EGFR monoclonal antibodies panitumumab and cetuximab are approved in the United States for treatment of mCRC refractory to chemotherapy but are not recommended for use in patients with mutations in KRAS codons 12 or 13. Similarly, panitumumab is approved for the treatment of mCRC only in patients with wild-type KRAS in Europe and Canada. It is clear that KRAS mutational analysis will become an important aspect of disease management in patients with mCRC. Consequently, it will be important for pathologists and oncologists to develop and agree on standardized KRAS testing and reporting procedures to ensure optimum patient care. Pathologists will be central to this process because of their crucial role in selecting appropriate tumor specimens for testing, choosing the molecular diagnostic laboratory to be used, assisting in the selection of a suitable KRAS test, and interpreting the results of KRAS mutational analysis. Guidelines for KRAS testing that address these and other important points of consideration have recently been proposed in the United States and the European Union.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».