Additional germline findings from a tumor profiling program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Matched tumor-normal sequencing, applied in precision cancer medicine, can identify unidentified germline Medically Actionable Variants (gMAVS) in cancer predisposition genes. We report patient preferences for the return of additional germline results, and describe various gMAV scenarios delivered through a clinical genetics service. METHODS: Tumor profiling was offered to 1960 advanced cancer patients, of which 1556 underwent tumor-normal sequencing with multigene hotspot panels containing 20 cancer predisposition genes. All patients were provided with an IRB-approved consent for return of additional gMAVs. RESULTS: Of the whole cohort 94% of patients consented to be informed of additional germline results and 5% declined, with no statistically significant differences based on age, sex, race or prior genetic testing. Eight patients were found to have gMAVs in a cancer predisposition gene. Five had previously unidentified gMAVs: three in TP53 (only one fulfilled Chompret's Revised criteria for Li-Fraumeni Syndrome), one in SMARCB1 in the absence of schwannomatosis features and one a TP53 variant at low allele frequency suggesting an acquired event in blood. CONCLUSION: Interest in germline findings is high among patients who undergo tumor profiling. Disclosure of previously unidentified gMAVs present multiple challenges, thus supporting the involvement of a clinical genetics service in all tumor profiling programs.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».