Abstract P2-09-17: Evaluation of the oncomine comprehensive assay for the identification of actionable mutations for therapeutic stratification from the TEAM pathology cohort
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Large-scale sequencing initiatives have revealed a wealth of common and novel variants as well as copy-number aberrations, across different malignancies. This growing list of variants/aberrations can sometimes be matched to specific therapeutics. Such “actionable mutations/changes” hold promise for personalized treatment in the future, with treatments tailored to molecular abnormalities. Presently, women with hormone positive early breast cancer continue to experience improved survival on adjuvant anti-hormone therapy, but a significant number of women continue to progress. Therefore, there is a need to identify those women for whom current therapies are insufficient and to identify alternative therapeutic interventions. We explored the used of genetic profiling using a comprehensive solid tumor next generation sequencing (NGS) assay (the Oncomine Comprehensive Assay, OCA) to characterize early invasive breast cancer. The OCA is based on the Ion Torrent™ NGS platform and Ion AmpliSeq™ library preparation technology, coupled to the Oncomine™ Knowledgebase, for target selection, variant calling, and data annotations. The OCA includes 87 genes for hotspot mutation detection, 48 genes for full length sequencing and 43 genes for focal copy number assessment. The OCA provides a standardized informatics workflow and quality control (QC) parameters to process samples in a translational clinical research setting. To explore the application of the OCA to early invasive breast cancers, we performed a retrospective pilot study in a subset of cases from the TEAM trial. From the TEAM pathology samples, 420 were chosen in a case-control fashion, 413 samples were analyzed, 388 samples passed standard QC metrics, and 254 samples (65%) were found to contain 368 variants with Oncomine Knowledgebase annotations. Briefly, variants of PIK3CA were most frequent at 42.7% (157/368), followed by TP53 at 27.2% (100/368), PTEN at 5.7% (21/368), BRCA2 at 3.8% (14/368), SF3B1 (12/368), AKT1 (11/368) and PTCH1 (11/368) at 3.3%, 3.0%, 3.0%; respectively. Other variants were detected in ATM, ERBB2, RB1, FGFR2, NF1, CDKN2A, PIK3R1 and others. Amongst the 43 genes assessed for copy-number, 23 showed copy-number changes across 132 samples totalling 167 CNVs. 256 samples showed no copy-number alterations in any of the genes on the panel. ERBB2 was most frequently altered at 28.1% (47/167), followed by FGFR1 at 23.4% (39/167), CCND1 at 15.0% (25/167) and MDM2 at 10.2% (17/167). Copy-number losses were identified in TP53, RB1, PTEN, BRCA2 at 0.6% each; as well as CDKN2A at 1.8% (3/167). Analytical validation of a subset of gene variants and copy-number changes will be presented in addition to the evidence of potential future application of the Oncomine Comprehensive Assay to precision oncology goals. Citation Format: Bayani J, Crozier C, Quintayo MA, Amemiya Y, Zhang X, Larivière M, Sadis S, Smith JM, Hasenburg A, Kieback D, Markopoulos C, Dirix L, Yaffe M, Seth A, Feilotter H, Rea D, Bartlett JMS. Evaluation of the oncomine comprehensive assay for the identification of actionable mutations for therapeutic stratification from the TEAM pathology cohort [abstract]. In: Proceedings of the 2017 San Antonio Breast Cancer Symposium; 2017 Dec 5-9; San Antonio, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2018;78(4 Suppl):Abstract nr P2-09-17.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».