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Enregistrement W3203594883 · doi:10.1136/jclinpath-2021-207781

Molecular characterisation of pancreatic ductal adenocarcinoma with<i>NTRK</i>fusions and review of the literature

2021· review· en· W3203594883 sur OpenAlexafffund
Michael J. Allen, Amy Zhang, Prashant Bavi, Jaeseung Kim, Gun Ho Jang, Deirdre Kelly, Sheron Perera, Rob Denroche, Faiyaz Notta, Julie M. Wilson, Anna Dodd, Stephanie Ramotar, Shawn Hutchinson, Sandra E. Fischer, Robert C. Grant, Steven Gallinger, Jennifer J. Knox, Grainne M. O’Kane

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Pathology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health NetworkLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai HospitalOntario Institute for Cancer ResearchPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesTerry Fox Research InstitutePancreatic Cancer Canada FoundationGovernment of OntarioCanadian Friends of Hebrew UniversityPrincess Margaret Cancer Foundation
Mots-clésKRASCDKN2AImmunohistochemistryCancer researchAdenocarcinomaFusion geneMedicineInternal medicineBiologyOncologyPathologyBioinformaticsCancerGeneGeneticsColorectal cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims The majority of pancreatic ductal adenocarcinomas (PDACs) harbour oncogenic mutations inKRASwith variants inTP53,CDKN2AandSMAD4also prevalent. The presence of oncogenic fusions includingNTRKfusions are rare but important to identify. Here we ascertain the prevalence ofNTRKfusions and document their genomic characteristics in a large series of PDAC. Methods Whole genome sequencing and RNAseq were performed on a series of patients with resected or locally advanced/metastatic PDAC collected between 2008 and 2020 at a single institution. A subset of specimens underwent immunohistochemistry (IHC) analysis. Clinical and molecular characterisation and IHC sensitivity and specificity were evaluated. Results 400 patients were included (resected n=167; locally advanced/metastatic n=233). Three patients were identified as harbouring anNTRKfusion, twoEML4-NTRK3(KRAS-WT) and a single novelKANK1-NTRK3fusion. The latter occurring in the presence of a subclonalKRASmutation. Typical PDAC drivers were present including mutations inTP53andCDKN2A. Substitution base signatures and tumour mutational burden were similar to typical PDAC. The prevalence ofNTRKfusions was 0.8% (3/400), while inKRASwild-type tumours, it was 6.25% (2/32). DNA prediction alone documented six false-positive cases. RNA analysis correctly identified the in-frame fusion transcripts. IHC analysis was negative in theKANK1-NTRK3fusion but positive in aEML4-NTRK3case, highlighting lower sensitivity of IHC. Conclusion NTRKfusions are rare; however, with emerging therapeutic options targeting these fusions, detection is vital. Reflex testing forKRASmutations and subsequent RNA-based screening could help identify these cases in PDAC.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0080,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,088
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,377 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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