Molecular testing in stage I–III non-small cell lung cancer: Approaches and challenges
Notice bibliographique
Résumé
Precision medicine in non-small cell lung cancer (NSCLC) is a rapidly evolving area, with the development of targeted therapies for advanced disease and concomitant molecular testing to inform clinical decision-making. In contrast, routine molecular testing in stage I-III disease has not been required, where standard of care comprises surgery with or without adjuvant or neoadjuvant chemotherapy, or concurrent chemoradiotherapy for unresectable stage III disease, without the integration of targeted therapy. However, the phase 3 ADAURA trial has recently shown that the epidermal growth factor receptor (EGFR) tyrosine kinase inhibitor (TKI), osimertinib, reduces the risk of disease recurrence by 80% versus placebo in the adjuvant setting for patients with stage IB-IIIA EGFR mutation-positive NSCLC following complete tumor resection with or without adjuvant chemotherapy, according to physician and patient choice. Treatment with adjuvant osimertinib requires selection of patients based on the presence of an EGFR-TKI sensitizing mutation. Other targeted agents are currently being evaluated in the adjuvant and neoadjuvant settings. Approval of at least some of these other agents is highly likely in the coming years, bringing with it in parallel, a requirement for comprehensive molecular testing for stage I-III disease. In this review, we consider the implications of integrating molecular testing into practice when managing patients with stage I-III non-squamous NSCLC. We discuss best practices, approaches and challenges from pathology, surgical and oncology perspectives.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 | 0,001 |
| 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 ».