Tumor BRCA Testing in High Grade Serous Carcinoma: Mutation Rates and Optimal Tissue Requirements
Notice bibliographique
Résumé
Background: Approximately 25% of women diagnosed with tubo-ovarian high-grade serous carcinoma have germline deleterious mutations in BRCA1 or BRCA2, characteristic of hereditary breast and ovarian cancer syndrome, while somatic mutations have been detected in 3–7%. We set out to determine the BRCA mutation rates and optimal tissue requirements for tumor BRCA testing in patients diagnosed with tubo-ovarian high-grade serous carcinoma. Methods: Sequencing was performed using a multiplexed polymerase chain reaction-based approach on 291 tissue samples, with a minimum sequencing depth of 500X and an allele frequency of >5%. Results: There were 253 surgical samples (87%), 35 biopsies (12%) and 3 cytology cell blocks (1%). The initial failure rate was 9% (25/291), including 9 cases (3%) with insufficient tumor, and 16 (6%) with non-amplifiable DNA. Sequencing was successful in 78% (228/291) and deemed indeterminate due to failed exons or variants below the limit of detection in 13% (38/291). Repeat testing was successful in 67% (28/42) of retested samples, with an overall success rate of 86% (251/291). Clinically significant (pathogenic, likely pathogenic) variants were identified in 17% (48/276) of complete and indeterminate cases. Successful sequencing was dependent on sample type, tumor cellularity and size (p ≤ 0.001) but not on neoadjuvant chemotherapy or age of blocks (p > 0.05). Conclusions: Our study shows a 17% tumor BRCA mutation rate, with an overall success rate of 86%. Biopsy and cytology samples and post-chemotherapy specimens can be used for tumor BRCA testing, and optimal tumors measure ≥5 mm in size with at least 20% cellularity.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».