Tumor and germline next generation sequencing in high grade serous cancer: experience from a large population‐based testing program
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to determine the prevalence of somatic and germline pathogenic variants (PVs) in high-grade serous cancer (HGSC) and to demonstrate the technical feasibility and effectiveness of a large-scale, population-based tumor testing program. It involved a retrospective review of genetic test results in 600 consecutive HGSC tumor samples and a subsequent comparison of germline and tumor results in a subset of 200 individuals. Tumor testing was successful in 95% of samples (570/600) with at least one BRCA1/2 PV identified in 16% (93/570) of cases. Among the 200 paired cases, BRCA1/2 PVs were detected in 38 tumors (19%); 58% were somatic (22/38); and 42% were germline (16/38). There was 100% concordance between germline and tumor test results. This is the largest series of BRCA1/2 testing in HGSC (tumor-only and paired cohorts), reported to date, and our data show that an effectively designed and validated population-based tumor testing program can be used to determine both treatment eligibility and hereditary cancer risk.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».