MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2573011907 · doi:10.1200/jco.2006.24.18_suppl.10068

Use of denaturing high performance liquid chromatography (dHPLC) for detection of EGFR mutations in patients with NSCLC

2006· article· en· W2573011907 sur OpenAlexaff
Jason Agulnik, V. Cohen, Jonathan Jarry, Gerald Batist, David Small, Harvey Kreisman, N. A. Tejada, George Chong, Wilson H. Miller

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDenaturing high performance liquid chromatographyExongenomic DNAEpidermal growth factor receptorMissense mutationMolecular biologyDNA sequencingGeneMutationLung cancerBiologyGeneticsCancer researchMedicineCancerPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

10068 Background: Somatic mutations of the epidermal growth factor receptor (EGFR) gene may predict responsiveness to tyrosine kinase inhibitors in patients with non-small cell lung cancer (NSCLC). These mutations are commonly identified using DNA sequencing methods. Although considered the gold standard, this approach is expensive and time-consuming. In addition, a high ratio of tumour to normal tissue DNA is required for optimal results which is not often available in biopsies obtained from these patients. The primary objective of this study was to develop a rapid and sensitive method for screening of EGFR mutations. Materials and Methods: Clinical specimens from 110 NSCLC patients were analysed for EGFR mutations in exons 19 and 21. After DNA extraction and PCR, both dHPLC and direct sequencing were performed and results were compared. Results: Sequencing revealed a total of 7 (6%) mutations: 4 missense mutations in exon 21 and 3 deletion mutations in exon 19. dHPLC showed the presence of genomic alterations in 18 (16%) samples, including the 7 identified by sequencing plus 11 additional samples (10 in exon 19 and one in exon 21). dHPLC fractions were isolated, reamplified, and sequenced to confirm these results. In serial dilution studies, dHPLC was able to detect mutations in samples containing as little as 10% mutated DNA whereas direct sequencing required at least 30%. Conclusions: dHPLC is an efficient and accurate, as well as a a more sensitive method for screening of genomic alterations in exons 19 and 21 of the EGFR gene compared to direct sequencing. This data suggests that dHPLC should be implemented as a screening tool for detection of EGFR mutations. No significant financial relationships to disclose.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,361 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical Oncology→Même sujetLung Cancer Treatments and Mutations→Travaux en français237 207→