EGFR mutation detection in circulating cell-free DNA of lung adenocarcinoma patients: analysis of LUX-Lung 3 and 6
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the Phase III LUX-Lung 3/6 (LL3/LL6) trials in epidermal growth factor receptor (EGFR) mutation-positive lung adenocarcinoma patients, we evaluated feasibility of EGFR mutation detection using circulating cell-free DNA (cfDNA) and prognostic and predictive utility of cfDNA positivity (cfDNA+). METHODS: Paired tumour and blood samples were prospectively collected from randomised patients. Mutations were detected using cfDNA from serum (LL3) or plasma (LL6) by a validated allele-specific quantitative real-time PCR kit. RESULTS: EGFR mutation detection rates in cfDNA were 28.6% (serum) and 60.5% (plasma). Mutation detection in blood was associated with advanced disease characteristics, including higher performance score, number of metastatic sites and bone/liver metastases, and poorer prognosis. In patients with common EGFR mutations, afatinib improved progression-free survival vs chemotherapy in cfDNA+ (LL3: HR, 0.35; P=0.0009; LL6: HR, 0.25; P<0.0001) and cfDNA- (LL3: HR, 0.46; P<0.0001; LL6: HR, 0.12; P<0.0001) cohorts. A trend towards overall survival benefit with afatinib was observed in cfDNA+ patients. CONCLUSIONS: Plasma cfDNA is a promising alternative to biopsy for EGFR testing. Detectable mutation in blood was associated with more advanced disease and poorer prognosis. Afatinib improved outcomes in EGFR mutation-positive patients regardless of blood mutation status.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».