Analysis of <scp> <i>KRAS</i> G12 </scp> / <scp>G13</scp> in colorectal cancer using an economical digital <scp>PCR</scp> assay that unequivocally differentiates missense and synonymous alleles
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Genotyping of the Kirsten Ras ( KRAS ) proto‐oncogene, particularly within its wild‐type (WT) codons G12 and G13, is used clinically to define courses of therapy for colorectal cancer (CRC). Stratification of CRC can be improved by genotyping BRAF in conjunction with KRAS , as missense (nonsynonymous) mutations (MTs) in BRAF V600 are frequently observed in MLH1‐deficient CRCs, and BRAF V600E‐positive tumours correlate with poor CRC patient outcomes. While next‐generation sequencing can be used to co‐genotype KRAS and BRAF , clinics could benefit from a faster, more cost‐effective assay of missense mutations in both KRAS and BRAF that unequivocally discriminates them from all known synonymous WT alleles. We previously reported a novel diagnostic technology that leverages the unique capabilities of droplet digital PCR (ddPCR) to achieve sensitive and quantitative detection of all known missense mutations in BRAF V600. Here, we report a ddPCR‐based method to co‐genotype KRAS G12/13 missense mutations and unequivocally differentiate them from all WT KRAS alleles. When combined with our test of BRAF status, the resulting inexpensive and rapid multiplex ddPCR assay accurately detects all known missense mutations in both KRAS G12/G13 and BRAF V600. The assay is applied to formalin‐fixed paraffin‐embedded tumour specimens from a cohort of 87 MLH1‐deficient CRC patients, and is shown to correctly identify BRAF V600 and KRAS G12/G13 missense mutations in each case. Two KRAS G12/13 mutation positive patients within the cohort are found to also carry a V600E missense mutation in BRAF . Pathological implications of this rarely observed co‐mutation are discussed.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».