Molecular characterisation of pancreatic ductal adenocarcinoma with<i>NTRK</i>fusions and review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».