A case of the utilization of genomic information in the management of metastatic colorectal cancer.
Notice bibliographique
Résumé
444 Background: Anectodal success using genomic information to personalize and guide cancer therapy in rare tumours has been reported. This is a case report of the use of genomic information in the management of metastatic colorectal cancer. Methods: A 31 year old female presented with metastatic disease from the colon to the liver and retroperitoneal lymph nodes. She was treated with aspirin and 4 cycles of 5FU/Irinotecan/Bevacizumab before blood and liver biopsies were taken. Sections from the primary tissue embedded in paraffin were compared to metastatic disease in the liver and blood. Two platforms were used: a targeted deep sequencing of 46 genes via a cancer specific amplicon assay and whole genome sequencing and RNA sequencing followed by bioinformatics approaches were employed to identify genes with somatic variants, copy number variations, losses of heterozygosity, structural variation, and expression changes. Results: Genome sequencing followed by bioinformatics analysis detected ~100 somatic mutations, ~100 amplified genes with increased expression, and ~90 down-regulated genes with copy number loss in the metastasis. Other interesting observations included increased allelic frequencies in BRAF V600E, and SMAD4 R361C as well as high gene copy amplifications in VEGFA and MAGI from the primary to the metastasis, and lack of somatic mutation in KRAS. Conclusions: The upregulation of VEGF pathways from the primary compared to the metastasis suggests a significant shift in tumour biology likely as a result of the bevacizumab and COX-2 inhibition from aspirin; this may have implications when anti-VEGF therapy is withdrawn. The BRAF mutation and wild type KRAS status may suggest that combination of a BRAF inhibitor with EGFR inhibition is warranted. This information demonstrated the benefit of therapy on a genomic level and aided in determining possible future targets and modifications to conventional therapy.
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 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 | 0,000 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».