Canadian Consensus for Biomarker Testing and Treatment of TRK Fusion Cancer in Adults
Notice bibliographique
Résumé
The tyrosine receptor kinase (TRK) inhibitors larotrectinib and entrectinib were recently approved in Canada for the treatment of solid tumours harbouring neurotrophic tyrosine receptor kinase (NTRK) gene fusions. These NTRK gene fusions are oncogenic drivers found in most tumour types at a low frequency (<5%), and at a higher frequency (>80%) in a small number of rare tumours (e.g., secretory carcinoma of the salivary gland and of the breast). They are generally mutually exclusive of other common oncogenic drivers. Larotrectinib and entrectinib have demonstrated impressive overall response rates and tolerability in Phase I/II trials in patients with TRK fusion cancer with no other effective treatment options. Given the low frequency of TRK fusion cancer and the heterogeneous molecular testing landscape in Canada, identifying and optimally managing such patients represents a new challenge. We provide a Canadian consensus on when and how to test for NTRK gene fusions and when to consider treatment with a TRK inhibitor. We focus on five tumour types: thyroid carcinoma, colorectal carcinoma, non-small cell lung carcinoma, soft tissue sarcoma, and salivary gland carcinoma. Based on the probability of the tumour harbouring an NTRK gene fusion, we also suggest a tumour-agnostic consensus for NTRK gene fusion testing and treatment. We recommend considering a TRK inhibitor in all patients with TRK fusion cancer with no other effective treatment options.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».