The pivotal role of sampling recurrent tumors in the precision care of patients with tumors of the central nervous system
Notice bibliographique
Résumé
Effective management of brain and spine tumors relies on a multidisciplinary approach encompassing surgery, radiation, and systemic therapy. In the era of personalized oncology, the latter is complemented by various molecularly targeting agents. Precise identification of cellular targets for these drugs requires comprehensive profiling of the cancer genome coupled with an efficient analytic pipeline, leading to an informed decision on drug selection, prognosis, and confirmation of the original pathological diagnosis. Acquisition of optimal tumor tissue for such analysis is paramount and often presents logistical challenges in neurosurgery. Here, we describe the experience and results of the Personalized OncoGenomics (POG) program with a focus on tumors of the central nervous system (CNS). Patients with recurrent CNS tumors were consented and enrolled into the POG program prior to accrual of tumor and matched blood followed by whole-genome and transcriptome sequencing and processing through the POG bioinformatic pipeline. Sixteen patients were enrolled into POG. In each case, POG analyses identified genomic drivers including novel oncogenic fusions, aberrant pathways, and putative therapeutic targets. POG has highlighted that personalized oncology is truly a multidisciplinary field, one in which neurosurgeons must play a vital role if these programs are to succeed and benefit our patients.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».