Ultra-sensitive <i>EGFR</i> T790M Detection as an Independent Prognostic Marker for Lung Cancer Patients Harboring <i>EGFR</i> del19 Mutations and Treated with First-generation TKIs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: The detection of preexisting EGFRT790M subclones and the assessment of their clinical significance in the pretreatment of patients with EGFRT790M non–small cell lung cancer (NSCLC) remain unclear. Experimental Design: A total of 179 tumor samples from patients treated or not with a first-generation tyrosine kinase inhibitor (TKI) was analyzed. The presence of ultra-low levels of preexisting EGFRT790M mutation was evaluated using ultra-sensitive droplet digital PCR (ddPCR) and the clinical implication of these mutations on first-generation TKI efficiency assessed. Results: With a ddPCR linear performance of 0.999 and an analytical sensitivity of approximately 0.001%, we observed a 66% (99/150) overall incidence of ultra-low EGFRT790M mutation. Among 82 patients harboring EGFRactivating mutations, the presence of a preexisting EGFRT790M mutation prior to any treatment was significantly associated with a longer progression-free survival (PFS; P = 0.009; log-rank test). Interestingly, longer PFS was linked to concomitant EGFRdel19 and ultra-low EGFRT790M mutations. Moreover, the presence of both EGFRdel19 and ultra-low EGFRT790M mutations was identified as the best fit for predicting the clinical outcome of patients treated with TKI compared with an ultra-low EGFRT790M mutation status or an activating mutation alone (P = 0.042 and P = 0.0071, respectively). Conclusions: We demonstrate that the detection of the ultra-low EGFRT790M mutation in TKI-naïve patients is not a rare event. We suggest that ddPCR should be used in clinical practice to distinguish patients who may respond to first- or third-generation TKIs.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».