MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2602628627 · doi:10.1200/jco.2014.32.15_suppl.e22078

Whole-genome DNA and RNA sequencing in patients with metastatic colorectal cancer (mCRC).

2014· article· en· W2602628627 sur OpenAlexaff
Simon Daniel Baxter, Howard J. Lim, Yaoqing Shen, Janessa Laskin, Daniel J. Renouf, Stephen Yip, David Huntsman, Stephen Chia, Yvonne Li, Peter Eirew, Sreeja Leelakumari, Yussanne Ma, Samuel Aparício, Steven J.M. Jones, Marco A. Marra

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKRASColorectal cancerMedicineBevacizumabCancer researchWnt signaling pathwayCancerInternal medicineGeneBiologyGeneticsChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e22078 Background: mCRC carries a high mortality rate, and invariably becomes resistant to treatment. Whole genome sequencing (WGS) of DNA and RNA, and bioinformatic analysis can be performed in a clinically relevant timeframe. We describe our experience with WGS in 3 pts with mCRC. Methods: Pts with refractory mCRC were recruited. Fresh tumor biopsy, blood samples, and archival tumors were analyzed. Samples underwent Ion Torrent AmpliSeq cancer panel analysis and comprehensive DNA (80X) and RNA sequencing followed by in-depth bioinformatic analysis. Signalling pathway abnormalities including somatic mutations, copy number alterations, structural rearrangements, and corresponding gene expression changes were identified. Aberrant pathways were matched to drug databases and literatures searches to identify potential therapeutics. Results: We recruited 3 pts with mCRC, all of whom had received at least two lines of systemic therapy. Pt #1 was a 30 yo woman with KRAS-wild-type mCRC. Tissue was analyzed from the liver and primary colon lesions. The tumor was found to have a BRAF V600E mutation. In the metastatic lesion, a striking upregulation of VEGF-A was seen compared with archival tissue, possibly representing the tumor’s response to bevacizumab therapy. There was also upregulation of MAGI1 which may reflect COX-2 inhibition from aspirin treatment. Pt #2 was a 64 yo woman with KRAS-mutant mCRC. Tissue was analyzed from an abdominal wall mass. Aberrations were concentrated in FGFR, cell cycle, Notch, and Wnt signaling pathways. While originally characterized as KRAS-mutant, WGS revealed that this activating KRAS mutation was not actually expressed in tumor cells. Pt #3 was a 63 yo male with KRAS-mutant mCRC. Tissue was analyzed from a liver biopsy. Aberrations again were noted in pathways involving FGFR, and WNT. Mutations were noted in a number of tumor suppressor genes including TP53, APC, and EPHA3. In each case, plausible drug options were identified to target these pathways. Conclusions: WGS is a useful tool to interrogate tumor biology, and can reveal abnormalities in signaling transduction in patients with mCRC. This information may guide therapeutic strategies beyond what is yielded from standard mutation panels.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,323 · 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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical Oncology→Même sujetCancer Genomics and Diagnostics→Travaux en français237 207→