Young investigator challenge: Can the Ion AmpliSeq Cancer Hotspot Panel v2 be used for next‐generation sequencing of thyroid FNA samples?
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
BACKGROUND: Fine-needle aspiration (FNA) cytology is accurate and cost-effective in the evaluation of thyroid nodules. Molecular techniques may contribute to risk stratification in indeterminate cases. Although next-generation sequencing (NGS) is a promising technique for the molecular testing of thyroid FNA specimens, thyroid-specific cancer gene panels are not commercially available. Conversely, the Ion AmpliSeq Cancer Hotspot Panel v2 (CHPv2), which includes the genes most frequently mutated in thyroid neoplasms, is commercially available and may represent an alternative to thyroid-specific panels. To the authors' knowledge to date, CHPv2 has performed well only on "ideal" cytological samples featuring abundant, high-quality DNA and satisfactory postsequencing metrics. The objective of the current study was to extend NGS to less-than-ideal samples, which represent a large percentage of routine clinical specimens. METHODS: A total of 37 thyroid smears were retrospectively analyzed using CHPv2, regardless of any preanalytical and postsequencing metric thresholds. Specifically, the authors evaluated the performance of CHPv2 on the BRAF, NRAS, HRAS, KRAS, and RET genes. Results were verified by pyrosequencing. RESULTS: Of the 37 thyroid FNA specimens, 34 (91.8%) were successfully processed. BRAF, NRAS, and RET somatic variants were detected in 22 of these 34 specimens (64.7%). NGS was found to have a high sensitivity (89.4%), specificity (85.7%), and accuracy (88.4%). CONCLUSIONS: CHPv2 is a valid option for the molecular evaluation of thyroid FNA specimens by NGS. It is interesting to note that this approach is accurate and effective even when applied to routine cytology samples that usually do not have optimal preanalytical and postsequencing requirements. Cancer Cytopathol 2016;124:776-84. © 2016 American Cancer Society.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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