Abstract 3355: Challenges in the implementation of molecular diagnostic testing for non-small cell lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Next generation sequencing (NGS) has been used to catalogue genetic mutations in cancer. Recent studies employing NGS have identified specific genetic mutations that reliably predict therapeutic success with targeted treatment in many forms of cancer, and particularly in non-small cell lung cancer (NSCLC). Importantly, patients with oncogenic driver mutations have better tumor control with targeted agents than with chemotherapy, while those lacking such a mutation derive more benefit from chemotherapy. To detect actionable mutations, all patients with metastatic disease must be tested. Mutation assays are generally developed using tissues derived from surgical samples. However, for many patients with metastatic NSCLC the only tissue available is from fine needle aspirates (FNAs). Given the limited number and heterogeneity of cells found in FNAs and the expanding number of clinically actionable mutations, the development and implementation of testing strategies that rapidly and accurately define driver mutations in NSCLC remains a challenge. Our project focuses on the identification of best methods (pre-analytical, analytical, and bioinformatic) to identify driver mutations in lung FNAs to standardize targeted NGS testing for NSCLC. The overarching goal of this project is to develop a strategy for Canada-wide implementation of the developed test. As a first step in this process, our team organized a stakeholder meeting to: A) Identify potential individual and/or system level challenges and barriers to implementation of standardized protocols for molecular oncology diagnostics; B) Outline guidelines and strategies to overcome identified challenges and barriers; and C) Initiate a research project to further study the barriers and facilitators of implementing Canada-wide diagnostic testing strategies for personalized cancer care. For this presentation, we will outline key challenges that impact implementation of the new test, including tumor characteristics (cellularity, heterogeneity); cost and reimbursement issues; required turn around times; bioinformatic requirements; testing strategy (technical limitations of test, panel size); technical staffing and infrastructure requirements; and barriers to implementation of the test into routine standard of care. Finally, we will present a preliminary workflow map, which builds upon the Lung Cancer Pathway Maps provided by Cancer Care Ontario (https://www.cancercareontario.ca/en/pathway-maps/lung-cancer) and addresses these barriers and explores various scenarios for implementation of new testing strategies. Citation Format: Pearl A. Campbell, Kednapa Thavorn, Bryan Lo, Ali Karimnezhad, Theodore J. Perkins, Robin Urquhart, Suzanne Kamel-Reid, Harmanjatinder Sekhon, David J. Stewart. Challenges in the implementation of molecular diagnostic testing for non-small cell lung cancer [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2019; 2019 Mar 29-Apr 3; Atlanta, GA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2019;79(13 Suppl):Abstract nr 3355.
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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 | 0,193 | 0,176 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,005 |
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 ».