Ataxia–Telangiectasia Gene (ATM) Mutation Heterozygosity in Breast Cancer: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite the fact that heterozygosity for a pathogenic ATM variant is present in 1%–2% of the adult population, clinical guidelines to inform physicians and genetic counsellors about optimal management in that population are lacking. Methods: In this narrative review, we describe the challenges and controversies in the management of women who are heterozygous for a pathogenic ATM variant with respect to screening for breast and other malignancies, to choices for systemic therapy, and to decisions about radiation therapy. Results: Given that the lifetime risk for breast cancer in women who are heterozygous for a pathogenic ATM variant is likely greater than 25%, those women should undergo annual mammographic screening starting at least by 40 years of age. For women in this group who have a strong family history of breast cancer, earlier screening with both magnetic resonance imaging and mammography should be considered. High-quality data to inform the management of established breast cancer in carriers of pathogenic ATM variants are lacking. Although deficiency in the ATM gene product might confer sensitivity to DNA-damaging pharmaceuticals such as inhibitors of poly (ADP–ribose) polymerase or platinum agents, prospective clinical trials have not been conducted in the relevant patient population. Furthermore, the evidence with respect to radiation therapy is mixed; some data suggest increased toxicity, and other data suggest improved clinical benefit from radiation in women who are carriers of a pathogenic ATM variant. Conclusions: As in the 2017 U.S. National Comprehensive Cancer Network guidelines, we recommend high-risk imaging for women in Ontario who are heterozygous for a pathogenic ATM variant. Currently, ATM carrier status should not influence decisions about systemic or radiation therapy in the setting of an established breast cancer diagnosis.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».