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Enregistrement W2796418582 · doi:10.1200/po.17.00125

Fundamental Concepts in the Application of Plasma Genotyping (Liquid Biopsy) to <i>EGFR</i> Mutation Detection in Non–Small-Cell Lung Cancer

2018· review· en· W2796418582 sur OpenAlexaff
Adrian G. Sacher

Notice bibliographique

RevueJCO Precision Oncology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenotypingT790MKRASLiquid biopsyLung cancerEpidermal growth factor receptorBiomarkerMedicineOncologyCancerBiologyCancer researchInternal medicineGenotypeGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plasma genotyping has rapidly evolved from an investigational technology into a standard-of-care tool used to direct therapy in metastatic non–small-cell lung cancer (NSCLC). Multiple testing platforms exist for plasma genotyping, each with unique test characteristics and scientific validation. The optimal use and interpretation of plasma genotyping requires understanding of cell-free DNA biology, the assay characteristics of the available testing technologies, and the application of testing in each clinical scenario. Current recommendations for plasma genotyping in metastatic NSCLC are limited to patients with newly diagnosed disease and those with acquired resistance to targeted therapy, in particular, epidermal growth factor receptor (EGFR) kinase inhibitors. In newly diagnosed metastatic NSCLC, under certain circumstances, plasma genotyping is useful for the detection of targetable genomic alterations or nontargetable driver alterations (eg, KRAS) that are mutually exclusive with targetable alterations. In patients with acquired resistance to therapy, such as EGFR T790M-mediated acquired resistance to EGFR kinase inhibitors, plasma genotyping may detect resistance mutations missed by standard tissue genotyping because of tumor heterogeneity. In both scenarios, the high specificity and positive predictive value of validated plasma genotyping assays allow for the reliable selection of therapy on the basis of a positive plasma genotyping result. However, the modest sensitivity of these assays requires that negative results be confirmed by tissue genotyping with repeat biopsy, if necessary. There is considerable potential for plasma genotyping in the detection of early-stage disease, for patients at risk for disease recurrence, and as an integrated biomarker of therapeutic response in clinical trials of novel therapies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,846

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 GPT0,436
Écart entre enseignants0,403 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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