Clinical Utility of Comprehensive Cell-free DNA Analysis to Identify Genomic Biomarkers in Patients with Newly Diagnosed Metastatic Non–small Cell Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Complete and timely tissue genotyping is challenging, leading to significant numbers of patients with newly diagnosed metastatic non–small cell lung cancer (mNSCLC) being undergenotyped for all eight genomic biomarkers recommended by professional guidelines. We aimed to demonstrate noninferiority of comprehensive cell-free DNA (cfDNA) relative to physician discretion standard-of-care (SOC) tissue genotyping to identify guideline-recommended biomarkers in patients with mNSCLC. Patients and Methods: Prospectively enrolled patients with previously untreated mNSCLC undergoing physician discretion SOC tissue genotyping submitted a pretreatment blood sample for comprehensive cfDNA analysis (Guardant360). Results: Among 282 patients, physician discretion SOC tissue genotyping identified a guideline-recommended biomarker in 60 patients versus 77 cfDNA identified patients (21.3% vs. 27.3%; P < 0.0001 for noninferiority). In tissue-positive patients, the biomarker was identified alone (12/60) or concordant with cfDNA (48/60), an 80% cfDNA clinical sensitivity for any guideline-recommended biomarker. For FDA-approved targets (EGFR, ALK, ROS1, BRAF) concordance was >98.2% with 100% positive predictive value for cfDNA versus tissue (34/34 EGFR-, ALK-, or BRAF-positive patients). Utilizing cfDNA, in addition to tissue, increased detection by 48%, from 60 to 89 patients, including those with negative, not assessed, or insufficient tissue results. cfDNA median turnaround time was significantly faster than tissue (9 vs. 15 days; P < 0.0001). Guideline-complete genotyping was significantly more likely (268 vs. 51; P < 0.0001). Conclusions: In the largest cfDNA study in previously untreated mNSCLC, a validated comprehensive cfDNA test identifies guideline-recommended biomarkers at a rate at least as high as SOC tissue genotyping, with high tissue concordance, more rapidly and completely than tissue-based genotyping. See related commentary by Meador and Oxnard, p. 4583
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».