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Enregistrement W2947797291 · doi:10.1200/jco.2019.37.15_suppl.e16105

Detection of circulating tumor DNA in patients with metastatic clear cell renal cell carcinoma.

2019· article· en· W2947797291 sur OpenAlexaff
Lucia Nappi, Jack V. W. Bacon, Matti Annala, Maryam Soleimani, Jean‐Michel Lavoie, Kim N., Alexander W. Wyatt, Christian Kollmannsberger

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensBC Cancer AgencyUniversity of AlbertaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBAP1MedicineClear cell renal cell carcinomaRenal cell carcinomaCancer researchKidney cancerGermlineGermline mutationCHEK2PALB2OncologyCDKN2ACancerInternal medicineGeneMutationBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e16105 Background: Clear cell renal cell carcinoma (ccRCC) represents the most common presentation of kidney cancer. Patient outcomes have significantly improved with the approval of several targeted agents over the past decade. However, the lack of predictive biomarkers has hampered treatment optimization. Circulating tumor DNA (ctDNA) has emerged as an effective, minimally-invasive alternative to tissue for profiling the tumor genome in other tumors. Methods: Blood samples were collected from patients (pts) with metastatic ccRCC for next-generation sequencing of cell free DNA and germline DNA. Targeted sequencing was performed using the Roche Human Oncology Design panel of 981 genes to a median depth of 937x unique reads. Matched FFPE tissue was available from 14 pts and profiled using the same assay. Results: Samples from 52 metastatic, treatment-naïve pts were analyzed. Germline mutations were detected in 6/52 (11%) of the pts with the most frequent abnormalities affecting ATM, PALB2, RAD51D, CHEK2, BRCA1. Median ctDNA fraction was 3.9% (2-40%) with a median of 2 mutations/pt. Somatic mutations were detected in 29/52 (56%) of the samples; of those, 15/29 (51%) of pts harbored RCC-related genes mutations, 3/29 (10%) non-coding mutations and 10/29 (34%) alterations in non RCC-associated genes. Median variant allele frequency was 1.9% (1-22%). Consistent with tissue-based reports, VHL, BAP1, PBRM1, and TP53 were the most frequently altered genes. Lastly, 50% of the patient-matched FFPE tissue samples shared a fully concordant mutation profile. Conclusions: We confirmed a high prevalence of germline mutations in pts with ccRCC. The rate of ctDNA detection in metastatic ccRCC appears to be lower than in other metastatic solid tumors. Furthermore, it is not yet clear whether all the detected somatic alterations are strictly ccRCC-ctDNA dependent. Nevertheless, a quarter of pts exhibited clinically-informative ccRCC associated alterations in their liquid biopsy. These findings suggest that ctDNA is a promising tool for genomic profiling in a subset of patients with metastatic ccRCC.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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