Integrating Tumor Sequencing Into Clinical Practice for Patients With Mismatch Repair-Deficient Lynch Syndrome Spectrum Cancers
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Uninformative germline genetic testing presents a challenge to clinical management for patients suspected to have Lynch syndrome, a cancer predisposition syndrome caused by germline variants in the mismatch repair (MMR) genes or EPCAM. METHODS: Among a consecutive series of MMR-deficient Lynch syndrome spectrum cancers identified through immunohistochemistry-based tumor screening, we investigated the clinical utility of tumor sequencing for the molecular diagnosis and management of suspected Lynch syndrome families. MLH1-deficient colorectal cancers were prescreened for BRAF V600E before referral for genetic counseling. Microsatellite instability, MLH1 promoter hypermethylation, and somatic and germline genetic variants in the MMR genes were assessed according to an established clinical protocol. RESULTS: Eighty-four individuals with primarily colorectal (62%) and endometrial (31%) cancers received tumor-normal sequencing as part of routine clinical genetic assessment. Overall, 27% received a molecular diagnosis of Lynch syndrome. Most of the MLH1-deficient tumors were more likely of sporadic origin, mediated by MLH1 promoter hypermethylation in 54% and double somatic genetic alterations in MLH1 (17%). MSH2-deficient, MSH6-deficient, and/or PMS2-deficient tumors could be attributed to pathogenic germline variants in 37% and double somatic events in 28%. Notably, tumor sequencing could explain 49% of cases without causal germline variants, somatic MLH1 promoter hypermethylation, or somatic variants in BRAF. DISCUSSION: Our findings support the integration of tumor sequencing into current Lynch syndrome screening programs to improve clinical management for individuals whose germline testing is uninformative.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».