Use of denaturing high performance liquid chromatography (dHPLC) for detection of EGFR mutations in patients with NSCLC
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».