Next-generation sequencing (NGS) in metastatic breast cancer (mBC) patients: Translation from sequence data into clinical practice.
Notice bibliographique
Résumé
133 Background: A considerable number of patients with mBC progress after exhausting all approved standard therapies but maintain an adequate performance status and could be candidates for further treatment. We aim at reviewing our experience with the use of a NGS platform in refractory mBC and its clinical utility. Methods: We retrospectively reviewed demographics, NGS results, and the suggested therapies received by patients undergoing NGS (Foundation Medicine, Cambridge, MA, USA): exonic sequencing of 315 genes and selective intronic sequencing from 28 genes for refractory mBC. Co-primary endpoints were the percentage of patients with targeted therapy options uncovered by mutational profiling and the percentage of them who received genotype-directed therapy. Results: Samples from 20 patients were tested. Histologic subtype consisted of triple negative (50%), HER 2 +, hormonal receptor [HR] - 15%, HR + and HER 2 - (35%). A targetable genomic alteration was identified in 14 (70%) patients, most frequently in TP53 (11 [55%]), PIK3CA (8 [40%]), FGFR1 (4 [20%]), CCND1 (3 [15%]), PTEN (3[15%]) and BRCA2 (2[10%]). Therapy could be personalized in 9 (45%) of 14 patients. Of the 9 patients who were received targeted therapy, 7 (77%) had an objective response and had stable disease for more than 3 months. Conclusions: Mutational profiling using a targeted NGS panel identified potentially actionable alterations in the majority of advanced breast cancer patients. The assay provided clinical benefit in 35% of the patients.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».