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Enregistrement W2954375719 · doi:10.1158/1538-7445.am2019-3355

Abstract 3355: Challenges in the implementation of molecular diagnostic testing for non-small cell lung cancer

2019· article· en· W2954375719 sur OpenAlexaffabout
P A Campbell, Kednapa Thavorn, Bernard Lo, Ali Karimnezhad, Theodore J. Perkins, Robin Urquhart, Suzanne Kamel‐Reid, Harmanjatinder S. Sekhon, David J. Stewart

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensToronto General HospitalDalhousie UniversityCanadian Electricity AssociationOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLung cancerTargeted therapyCancerMutationGenetic testingOncologyCrizotinibComputational biologyBioinformaticsInternal medicineBiologyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,193
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,176
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,193
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1930,176
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0120,007
Science ouverte0,0110,008
Intégrité de la recherche0,0080,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,005

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,332 · 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.

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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
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