Practical application of whole genome and transcriptome tumour analysis to guide chemotherapy decision-making for patients with advanced cancers.
Notice bibliographique
Résumé
e22020 Background: We propose that applying personal genomic information prospectively, in a clinically realistic timeframe can aid chemotherapy decision-making and result in more effective cancer treatment. We are investigating this approach in a variety of cancers to examine timeliness, deliverability, and rate of actionable targets identified. Methods: Eligible subjects with incurable cancer and limited chemo options have a tumour biopsy and “normal” blood taken for analysis. Archival specimens are concurrently analyzed to look for changes with time and treatment. Samples are subject to both an Ampliseq amplicon panel and in-depth whole genome DNA and RNA sequencing (WGS). Bioinformatics approaches identity genes with somatic and copy number variations, and expression changes. Variants are integrated into a pathway analysis to identify tumour specific processes that may drive the tumour, these are then matched to drug databases, with manual literature reviews, to indentify drugs that may be useful or even contra-indicated. Results: Between July 2012 -Jan 2013, 9 subjects (of 30 planned) are enrolled: 2 cases each of: colorectal and breast and 1 each of: squamous skin, squamous ethmoid sinus, nasopharyngeal, lung, and CLL-peripheral mantle cell cancer. 5 have completed analyses. Cancer panel results correlated well with WGS; although the panel is more rapid, it provides less comprehensive information and has not been as informative for identifying candidate druggable drivers. Extensive pathway mapping uncovered potential drug targets in each case that would not have necessarily been considered without this analyses. To date, 4 subjects have started chemo based on the analyses and 1 patient has had his diagnosis radically changed. There are significant genomic differences between archival and fresh tumour samples. Conclusions: This approach is feasible and yields actionable targets that can inform real-time chemotherapy decision-making. Archival samples do not appear to adequately represent post-treatment cancers. The impact of WGS vs. panel sequencing will require more subjects but it appears a panel may be insufficient for detailed treatment guidance.
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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,003 |
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 ».