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Enregistrement W2861076589 · doi:10.1111/1759-7714.12791

Heterogeneous responses and resistant mechanisms to crizotinib in <i>ALK</i>‐positive advanced non‐small cell lung cancer

2018· article· en· W2861076589 sur OpenAlexaff
Jin‐Hyoung Kang, Hua‐Jun Chen, Xu‐Chao Zhang, Jian Su, Qing Zhou, Hai‐Yan Tu, Zhen Wang, Binchao Wang, Wen‐Zhao Zhong, Xue‐Ning Yang, Zhihong Chen, Yan Ding, Xue Wu, Mei Wang, Jiangang Fu, Zhenfan Yang, Xian Zhang, Yang Shao, Yi‐Long Wu, Jin‐Ji Yang

Notice bibliographique

RevueThoracic Cancer · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensOntario Power Generation
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of China
Mots-clésCrizotinibMedicineLung cancerKRASAnaplastic lymphoma kinaseALK inhibitorCancer researchFluorescence in situ hybridizationMutationROS1OncologyTargeted therapyInternal medicineCancerGeneGeneticsAdenocarcinomaBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: ALK-tyrosine kinase inhibitors (TKIs) have been proven effective for treating ALK-positive non-small cell lung cancer (NSCLC), although patients present with variable responses and disease progression courses. The detailed underlying molecular mechanisms require further investigation to yield a better prognosis. METHODS: Targeted next-generation sequencing (NGS) mutation profiling was performed on samples from 42 NSCLC patients confirmed positive for ALK rearrangements by fluorescence in situ hybridization or immunohistochemistry who experienced disease progression after crizotinib treatment. RESULTS: ALK rearrangements were not confirmed in six patients (14%) with other potential oncogenic drivers identified by NGS, who therefore did not respond to crizotinib and had significantly shorter overall survival (OS) compared to NGS ALK -positive patients. Fifteen ALK activating mutations were detected in 8 out of 26 post-treatment samples (31%), among which ALK L1196M and G1269A were the most common acquired mutations detected in half of the patients with ALK activating mutations. Dynamic monitoring of the genetic evolution in one patient revealed both spatial and temporal heterogeneity of resistant mechanisms during different ALK-TKI treatment courses. Activation of ALK downstream or bypass pathways was detected in patients without ALK activating mutations, such as genetic alterations in PIK3CA, MET, and KRAS. Interestingly, we identified two patients with acquired mutations in the DNA mismatch repair gene POLE, which resulted in a dramatically increased tumor mutation burden, and might contribute to the poor response to crizotinib. CONCLUSIONS: Heterogeneous resistant mechanisms have been identified and correlate to diverse responses to crizotinib. Comprehensive and dynamic mutation profiling is required to better predict clinical outcomes.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil0,873

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,358 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations20
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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