Unsolved challenges of clinical whole-exome sequencing: a systematic literature review of end-users’ views
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Whole-exome sequencing (WES) consists in the capture, sequencing and analysis of all exons in the human genome. Originally developed in the research context, this technology is now increasingly used clinically to inform patient care. The implementation of WES into healthcare poses significant organizational, regulatory, and ethical hurdles, which are widely discussed in the literature. METHODS: In order to inform future policy decisions on the integration of WES into standard clinical practice, we performed a systematic literature review to identify the most important challenges directly reported by technology users. RESULTS: Out of 2094 articles, we selected and analyzed 147 which reported a total of 23 different challenges linked to the production, analysis, reporting and sharing of patients' WES data. Interpretation of variants of unknown significance, incidental findings, and the cost and reimbursement of WES-based tests were the most reported challenges across all articles. CONCLUSIONS: WES is already used in the clinical setting, and may soon be considered the standard of care for specific medical conditions. Yet, technology users are calling for certain standards and guidelines to be published before this technology replaces more focused approaches such as gene panels sequencing. In addition, a number of infrastructural adjustments will have to be made for clinics to store, process and analyze the amounts of data produced by WES.
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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 | 0,030 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».