Guidance Statement On BRCA1/2 Tumor Testing in Ovarian Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
The approval, in 2015, of the first poly (adenosine diphosphate-ribose) polymerase inhibitor (PARPi; olaparib, Lynparza) for platinum-sensitive relapsed high-grade ovarian cancer with either germline or somatic BRCA1/2 deleterious mutations is changing the way that BRCA1/2 testing services are offered to patients with ovarian cancer. Ovarian cancer patients are now being referred for BRCA1/2 genetic testing for treatment decisions, in addition to familial risk estimation, and irrespective of a family history of breast or ovarian cancer. Furthermore, testing of tumor samples to identify the estimated 3%-9% of patients with somatic BRCA1/2 mutations who, in addition to germline carriers, could benefit from PARPi therapy is also now being considered. This new testing paradigm poses some challenges, in particular the technical and analytical difficulties of analyzing chemically challenged DNA derived from formalin-fixed, paraffin-embedded specimens. The current manuscript reviews some of these challenges and technical recommendations to consider when undertaking BRCA1/2 testing in tumor tissue samples to detect both germline and somatic BRCA1/2 mutations. Also provided are considerations for incorporating genetic analysis of ovarian tumor samples into the patient pathway and ethical requirements.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,005 |
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 ».