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Enregistrement W3083042226 · doi:10.1158/1538-7445.am2020-1324

Abstract 1324: Genomic and clinical characteristics of MET exon14 alterations in 26,391 Chinese cancer patients

2020· article· en· W3083042226 sur OpenAlexaff
Sisi Liu, Danni Song, Xiaoling Tong, Xue Wu, Xiaonan Wang, Yang Shao

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancerKRASLung cancerMedicineInternal medicineCDKN2ACrizotinibSTK11OncologyExonROS1PopulationCarcinogenesisCancer researchGeneGeneticsBiologyAdenocarcinomaColorectal cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Alterations in MET exon 14 (METex14) and its flanking intronic regions have been identified in a variety of cancers, and suggested to cause enhanced MET activity and oncogenesis. Clinical evidences suggested that patients with METex14 alterations often benefit from MET inhibitors such as crizotinib. Given the unique mutation profiles of Chinese lung cancer patients, it is necessary to investigate the prevalence of METex14 alterations in a large cohort of cancer patients. Patients and methods: Cases carrying METex14 alterations were screened from 26,391 Chinese cancer patients, and the clinicopathologic and molecular characteristics of the cohort were reviewed. PD-L1 immunohistochemistry and the treatment response to MET inhibitors were also analyzed for cases with such information available. Results: Compared to Western cancer population (3~7%), the frequency of METex14 alterations is much lower in Chinese cancer patients (0.7%, n=184) and in Chinese lung cancer patients (1.1%, n=175). Seventy-eight distinct METex14 alterations were detected, with majority of alterations are base substitutions at splice donor site (42%) and insertion/deletions (indels) in intron 13 (28%). Concurrent MET copy gain and non-exon14 MET mutations were found in 4% and 11% of cases, respectively. Other driver alterations, such as EGFR copy gain (11%) and mutations (8%), KRAS (5%) and PIK3CA (5%), appeared in a mutually exclusive pattern. In 71 patients sequenced by 425-gene panel, gene copy gains were prevalent in MDM2 (24%), CDK4 (14%), MCL1 (13%), TERT (13%), MYC (11%), CD274 (7%) and CDK6 (6%). Female patients contain much less TP53 mutations than male patients (65% vs. 24%, FDR = 0.01). Of 9 tissue specimens having PD-L1 immunohistochemistry (IHC) results, 5 of them (55.5%) were found PD-L1 positive, indicating the option for immunotherapy. In 14 patients who received crizotinib-treatment, the median progression free survival (mPFS) was 7 months with the longest PFS of 17 months. Upon resistance to crizotinib, two patients acquired secondary mutations in MET and one patient acquired BRAF p.K601E that can be a novel resistance mechanism to crizotinib treatment. Conclusion: Chinese cancer patients have a relatively lower frequency of METex14 alterations compared to Western patients, and these patients can be potentially treated by immunotherapy and crizotinib. Citation Format: Sisi Liu, Danni Song, Xiaoling Tong, Xue Wu, Xiaonan Wang, Yang Washington Shao. Genomic and clinical characteristics of MET exon14 alterations in 26,391 Chinese cancer patients [abstract]. In: Proceedings of the Annual Meeting of the American Association for Cancer Research 2020; 2020 Apr 27-28 and Jun 22-24. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2020;80(16 Suppl):Abstract nr 1324.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,108
Tête enseignante GPT0,505
Écart entre enseignants0,398 · 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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