A framework to rank genomic alterations as targets for cancer precision medicine: the ESMO Scale for Clinical Actionability of molecular Targets (ESCAT)
Notice bibliographique
Résumé
Background: In order to facilitate implementation of precision medicine in clinical management of cancer, there is a need to harmonise and standardise the reporting and interpretation of clinically relevant genomics data. Methods: The European Society for Medical Oncology (ESMO) Translational Research and Precision Medicine Working Group (TR and PM WG) launched a collaborative project to propose a classification system for molecular aberrations based on the evidence available supporting their value as clinical targets. A group of experts from several institutions was assembled to review available evidence, reach a consensus on grading criteria and present a classification system. This was then reviewed, amended and finally approved by the ESMO TR and PM WG and the ESMO leadership. Results: This first version of the ESMO Scale of Clinical Actionability for molecular Targets (ESCAT) defines six levels of clinical evidence for molecular targets according to the implications for patient management: tier I, targets ready for implementation in routine clinical decisions; tier II, investigational targets that likely define a patient population that benefits from a targeted drug but additional data are needed; tier III, clinical benefit previously demonstrated in other tumour types or for similar molecular targets; tier IV, preclinical evidence of actionability; tier V, evidence supporting co-targeting approaches; and tier X, lack of evidence for actionability. Conclusions: The ESCAT defines clinical evidence-based criteria to prioritise genomic alterations as markers to select patients for targeted therapies. This classification system aims to offer a common language for all the relevant stakeholders in cancer medicine and drug development.
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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 | 0,114 | 0,139 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,016 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».