Clinical outcomes after whole-genome sequencing in patients with metastatic non-small-cell lung cancer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Personalized Onco-Genomics (POG) program at BC Cancer integrates whole-genome (DNA) and RNA sequencing into practice for metastatic malignancies. We examined the subgroup of patients with metastatic non-small-cell lung cancer (NSCLC) and report the prevalence of actionable targets, treatments, and outcomes. We identified patients who were enrolled in the POG program between 2012 and 2016 who had a tumor biopsy and blood samples with comprehensive DNA (80×, 40× normal) and RNA sequencing followed by in-depth bioinformatics to identify potential cancer drivers and actionable targets. In NSCLC cases, we compared the progression-free survival (PFS) of “POG-informed therapies” with the PFS of the last regimen prior to POG (PFS ratio). In 29 NSCLC cases, 11 were male (38%), the median age was 60.2 yr (range: 39.4–72.6), and histologies included were adenocarcinoma (93%) and squamous cell carcinoma (7%). Potential molecular targets (i.e., cancer drivers including TP53 mutations) were identified in 26 (90%), and 21 (72%) had actionable targets. Therapies based on standard-of-care mutation analysis, such as EGFR mutations, were not considered POG-informed therapies. Thirteen received POG-informed therapies, of which three had no therapy before POG; therefore a comparator PFS could not be obtained. Of 10 patients with POG-informed therapy, median PFS ratio was 0.94 (IQR 0.2–3.4). Three (30%) had a PFS ratio ≥1.3, and three (30%) had a PFS ratio ≥0.8 and <1.3. In this small cohort of NSCLC, 30% demonstrated longer PFS with POG-informed therapies. Larger studies will help clarify the role of whole-genome analysis in clinical practice.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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.
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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 découle