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Enregistrement W2892289693 · doi:10.1200/jco.2017.35.15_suppl.4534

Circulating tumor (ct)-DNA alterations in urothelial/bladder cancer (UC/BC): Updates on a dynamic genomic landscape.

2017· article· en· W2892289693 sur OpenAlexaff
Petros Grivas, Rebecca J. Nagy, Gregory R. Pond, Sumati Gupta, Jue Wang, Ulka N. Vaishampayan, Sumanta K. Pal, Mehmet Asım Bilen, Gurudatta Naik, Pooja Ghatalia, Christopher Hoimes, Dharmesh Gopalakrishnan, Pedro C. Barata, Richard B. Lanman, AmirAli Talasaz, Guru Sonpavde

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensOntario Clinical Oncology Group
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKRASARID1AMedicineCDKN2ABladder cancerCancer researchOncologyCopy-number variationCancerGeneInternal medicineBioinformaticsBiologyMutationColorectal cancerGeneticsGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

4534 Background: Cell-free ctDNA may be potentially actionable, may have prognostic/predictive role and evolve after therapy. We updated our analysis of our retrospective study to shed light on UC/BC biology. Methods: Patients (pts) with UC/BC with ctDNA analysis for potentially actionable alterations using Guardant360 were identified. A 70-gene ctDNA next generation sequencing panel from a CLIA-licensed, CAP-accredited laboratory (Guardant Health, Inc.) offers complete exon sequencing for 29 cancer genes, critical exons in 39 genes and amplifications (16 genes), fusions (6 genes) and indels (3 genes) harvested from 10 mL of peripheral blood. Descriptive statistics were used. Results: There were 246 pts with 276 samples. At least 1 alteration was detected in 249 (90%) samples. Median age at time of ctDNA collection was 67 years (39-85), 78% men, median number of alterations per sample was 3.5 (1-35) most pts had MIBC. In MIBC pts, the most common alterations at the 1st ctDNA sample were in TP53 (52%), PI3KCA (18%) ARID1A (17%), FGFR2 (15%), MET & NF1 (14%), EGFR (13%), BRAF (12%), FGFR3 (11%), RAF1 (10%), BRCA1 & CCNE1 (9%). In MIBC pts, the most common genes with increased copy number were RAF1 & CCNE1 (8%), ERBB2 & PI3KCA (7%), EGFR, BRAF, FGFR1, MYC (each 5%), MET (4%), KRAS (3%). Most common altered pathways included TP53 signaling (56%), RAS/RAF/MEK/ERK (51%), RTK (48%), cell cycle (38%), FGFR family (34%), DNA damage response (25%), PI3KCA/AKT/mTOR (23%) and chromatin remodeling (17%). Interestingly, FGFR3 and RAS alterations were mutually exclusive in most cases, but each may co-occur with TP53alterations. 54 serial ctDNA samples from 24 pts (18 pts with 2 samples; 6 pts with 3 samples) revealed persistent, lost and new gene alterations. Conclusions: ctDNA was detected in 90% of pts and alterations were similar to those previously seen in UC tumor tissue. Tumor heterogeneity, interim therapy, genomic instability and clonal evolution can explain differences in serial samples. Correlation assessment with prior therapies and outcomes is being pursued to inform trial designs. Prospective validation, assessment of ctDNA concordance with tumor tissue DNA, and evaluation of clinical utility is warranted.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,372 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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