Next generation sequencing of pancreatic ductal adenocarcinoma: right or wrong?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) has the highest mortality rate of all epithelial malignancies and a paradoxically rising incidence rate. Clinical translation of next generation sequencing (NGS) of tumour and germline samples may ameliorate outcomes by identifying prognostic and predictive genomic and transcriptomic features in appreciable fractions of patients, facilitating enrolment in biomarker-matched trials. Areas covered: The literature on precision oncology is reviewed. It is found that outcomes may be improved across various malignancies, and it is suggested that current issues of adequate tissue acquisition, turnaround times, analytic expertise and clinical trial accessibility may lessen as experience accrues. Also reviewed are PDAC genomic and transcriptomic NGS studies, emphasizing discoveries of promising biomarkers, though these require validation, and the fraction of patients that will benefit from these outside of the research setting is currently unknown. Expert commentary: Clinical use of NGS with PDAC should be used in investigational contexts in centers with multidisciplinary expertise in cancer sequencing and pancreatic cancer management. Biomarker directed studies will improve our understanding of actionable genomic variation in PDAC, and improve outcomes for this challenging disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».