Testing <i>ERBB2</i> p.L755S kinase domain mutation as a druggable target in a patient with advanced colorectal cancer
Notice bibliographique
Résumé
Recent advances in molecular profiling technologies allow genetic driver events in individual tumors to be identified. The hypothesis behind this ongoing molecular profiling effort is that improvement in patients' clinical outcomes will be achieved by inhibiting these discovered genetic driver events with matched targeted drugs. This hypothesis is currently being tested in oncology clinics with variable early results. Herein, we present our experience with a case of advanced colorectal cancer (CRC) with an ERBB2 p.L755S kinase domain mutation, a BRAF p.N581S mutation, and an APC p.Q1429fs mutation, together with a brief review of the literature describing the biological and clinical significance of ERRB2 kinase domain mutations in CRC. The patient was treated with trastuzumab combined with infusional 5-fluorouracil and leucovorin based on the presence of ERBB2 p.L755S kinase mutation in the tumor and based on the available evidence at the time when standard treatment options had been exhausted. However, there was no therapeutic response illustrating the challenges we face in managing patients with potentially targetable mutations where results from functional in vitro and in vivo studies lag behind those of genomic sequencing studies. Also lagging behind are clinical utility data from oncology clinics, hampering rapid therapeutic advances. Our case also highlights the logistical barriers associated with getting the most optimal therapeutic agents to the right patient in this era of personalized therapeutics based on cancer genomics.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».