Practical considerations for optimising homologous recombination repair mutation testing in patients with metastatic prostate cancer
Notice bibliographique
Résumé
Analysis of the genomic landscape of prostate cancer has identified different molecular subgroups with relevance for novel or existing targeted therapies. The recent approvals of the poly(ADP-ribose) polymerase (PARP) inhibitors olaparib and rucaparib in the metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC) setting signal the need to embed molecular diagnostics in the clinical pathway of patients with mCRPC to identify those who can benefit from targeted therapies. Best practice guidelines in overall biospecimen collection and processing for molecular analysis are widely available for several tumour types. However, there is no standard protocol for molecular diagnostic testing in prostate cancer. Here, we provide a series of recommendations on specimen handling, sample pre-analytics, laboratory workflow, and testing pathways to maximise the success rates for clinical genomic analysis in prostate cancer. Early involvement of a multidisciplinary team of pathologists, urologists, oncologists, radiologists, nurses, molecular scientists, and laboratory staff is key to enable optimal workflow for specimen selection and preservation at the time of diagnosis so that samples are available for molecular analysis when required. Given the improved outcome of patients with mCRPC and homologous recombination repair gene alterations who have been treated with PARP inhibitors, there is an urgent need to incorporate high-quality genomic testing in the routine clinical pathway of these patients.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».