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Enregistrement W3048224515 · doi:10.1158/1538-7445.pedca19-a06

Abstract A06: The added value of examining germline variants in a precision cancer therapy study

2020· article· en· W3048224515 sur OpenAlexaboutno aff
Jaclyn Schienda, Catherine Clinton, Laura Corson, Alma Imamović, Navin Pinto, Luke Maese, Theodore W. Laetsch, AeRang Kim, Susan I. Vear, Margaret E. Macy, Mark A. Applebaum, Rochelle Bagatell, Amit J. Sabnis, Daniel A. Weiser, Julia Glade Bender, Samuel L. Volchenboum, Wenjun Kang, Danielle K. Manning, Jonathan A. Nowak, Joshua D. Schiffman, Neal I. Lindeman, Alanna J. Church, Katherine A. Janeway, Brian D. Crompton, Junne Kamihara

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGermlineGeneticsGermline mutationExome sequencingCancerBiologyGenomicsSingle-nucleotide polymorphismGeneMedicineBioinformaticsComputational biologyGenomeMutationGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Tumor profiling is becoming a more routine part of clinical care. Many academic centers and commercial entities offer tumor sequencing of cancer-related genes without matched germline profiling. We hypothesize that tumor-only sequencing may limit full clinical interpretation and have decreased sensitivity to identify significant germline variants. Methods: The Genomic Assessment Improves Novel Therapy (GAIN) Consortium is a clinical cancer genomics study for patients with high-risk solid malignancies. Patients in this study were selected for subanalysis if panel sequencing of 447 genes was performed on a tumor and interpreted by an expert panel prior to the availability of matched germline sequencing. Interpretation of tumor sequencing included both therapeutic recommendations and a curation of cancer-related variants of potential clinical significance if present in the germline. Germline sequencing was separately performed targeting 147 genes (a subset of the somatic panel) and analyzed with a germline-specific pipeline to identify and filter variants. We examined clinical recommendations in the somatic reports that were based on single-nucleotide variants identified from the 147 overlapping genes. We compared these interpretations with results from the matched germline data. Results: We identified 159 participants with somatic and germline sequencing reports meeting the eligibility criteria. Germline sequencing identified 38 pathogenic or likely pathogenic (P/LP) germline variants in 35 of 159 patients (22%). Of those 35 patients, 17 (49%) had a P/LP variant in an autosomal dominant cancer predisposition gene, 19 (54%) in an autosomal recessive gene, and 1 (2.9%) in a noncancer gene. Of the 38 total variants, 21 (55%) were identified by the analytic pipeline used for somatic sequencing and noted as potential germline variants in the somatic reports. Forty treatment recommendations were made from the somatic data within the overlapping genes. Ten (25%) treatment recommendations were based on variants that were later determined to be germline. These included variants in TP53, SDHA, SMARCA4, TSC2, FAM175A, CHEK2, and AKT1, many of which were noted in the somatic reports to be variants of uncertain significance or possibly germline. Conclusions: In this study, we found that clinically actionable germline variants were under-reported when relying on analytical pipelines and clinical interpretations developed for the analysis of tumor samples. In the absence of germline sequencing, we also found that cancer treatment recommendations can be made based on mutations identified from tumor sequencing that are germline variants. In many cases, these recommendations remain appropriate (e.g., PARP inhibitors for BRCA1/2) while in other cases germline data facilitated a more nuanced interpretation of actionability. These findings support the use of germline genetic testing and paired tumor-germline analysis in precision cancer medicine studies. Citation Format: Jaclyn Schienda, Catherine M. Clinton, Laura B. Corson, Alma Imamovic-Tuco, Navin Pinto, Luke Maese, Theodore W. Laetsch, AeRang Kim, Susan I. Vear, Margaret E. Macy, Mark A. Applebaum, Rochelle Bagatell, Amit J. Sabnis, Daniel A. Weiser, Julia L. Glade-Bender, Samuel L. Volchenboum, Wenjun Kang, Danielle Manning, Jonathan Nowak, Joshua Schiffman, Neal I. Lindeman, Alanna J. Church, Katherine A. Janeway, Brian D. Crompton, Junne Kamihara. The added value of examining germline variants in a precision cancer therapy study [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on the Advances in Pediatric Cancer Research; 2019 Sep 17-20; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2020;80(14 Suppl):Abstract nr A06.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,071
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,071
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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