High frequency of exon 20 <scp> S768I <i>EGFR</i> </scp> mutation detected in malignant pleural effusions: A poor prognosticator of <scp>NSCLC</scp>
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lung cancer is the cause of a fourth of all cancer-related deaths. About a third of all lung adenocarcinoma tumours harbour mutations on exons 18 to 21 of the epidermal growth factor receptor (EGFR) gene. Detection of these mutations allows for targeted therapies in the form of EGFR Tyrosine kinase inhibitors. Recently, "liquid biopsies" have emerged as an alternative to conventional tissue mutation detection. AIM: In this pilot study, we attempted to optimize EGFR mutation detection from malignant pleural effusions (MPEs) as "liquid biopsies" when tissue biopsies were unavailable. Resulting mutations were then to be mapped on the EGFR gene and explored using cBioPortal, a public cancer genomic database. METHODS AND RESULTS: We first attempted a direct sequencing approach and showed that single nucleotide variants (SNVs) were likely to be missed in MPEs. We then switched to and optimized an EGFR mutant-specific quantitative polymerase chain reaction-based assay. This assay was piloted on n = 10 pleural effusion samples (one non-malignant pleural effusion as a negative control). 5/9 (55.55%) samples harboured EGFR mutations with 2/9 (22.22%) being exon 19 deletions and 3/9 (33.33%) the S768I mutation. The frequency of the S768I SNV in our study was significantly higher than that observed in other studies (~0.2%). Utilizing cBioPortal data, we report that patients with S768I have a shorter median survival time (6 months vs 38 months), progression-free survival time (8 months vs 44 months) and lower tumor mutation count compared to patients with other EGFR mutations. CONCLUSIONS: The shorter survival of patients with the S768I SNV predicts aggressive disease and poor prognosis as a result of this mutation. Studies in larger cohorts and/or animal models are necessary to confirm these findings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».