Universal Panel Testing of Pancreatic Cancer Cases for Cancer Predisposition
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background and Aims Genes associated with hereditary breast and ovarian cancer (HBOC) and colorectal cancer (CRC) susceptibility have been shown to play a role in pancreatic cancer susceptibility. Germline genetic testing of pancreatic cancer cases could be beneficial for at-risk relatives with pathogenic variants in established HBOC and CRC genes, but it is unclear what proportion of pancreatic cancer cases harbor pathogenic variants in these genes. Methods 66 pancreatic cancer cases, unselected for family history and diagnosed at the Huntsman Cancer Hospital (HCH), were sequenced on a custom 34-gene panel including known HBOC and CRC genes. A second set of 156 unselected HCH pancreatic cancer cases were sequenced on an expanded 59-gene panel (n=95) or with a custom 14-gene clinical panel (n=61). Sequencing data from both sets of pancreatic cancer cases, the pancreatic cancer cases of the Cancer Genome Atlas (TCGA), and an unselected pancreatic cancer screen from the Mayo Clinic were combined in a meta-analysis to estimate the proportion of carriers with pathogenic and variants of uncertain significance. Results Approximately 8.9% of unselected pancreatic cancer cases at the HCH carried a variant with potential HBOC or CRC screening recommendations. A meta-analysis of unselected pancreatic cancer cases revealed that approximately 10.5% carry a pathogenic variant or HiP-VUS. Conclusion With the inclusion of both HBOC and CRC susceptibility genes in a panel test, unselected pancreatic cancer cases have a high enough percentage of carriers to rationalize genetic testing for identification of variants that could be further used in cascade testing of healthy relatives to increase HBOC and CRC surveillance measures.
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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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».