Evaluating Targeted Next-Generation Sequencing Assays and Reference Materials for NTRK Fusion Detection
Notice bibliographique
Résumé
Neurotrophic tyrosine receptor kinase (NTRK1/2/3) fusions are oncogenic drivers in approximately 0.3% of solid tumors. High-quality testing to identify patients with NTRK fusion-positive tumors who could benefit from tropomyosin receptor kinase inhibitors is recommended, but the current NTRK testing landscape, including next-generation sequencing (NGS), is fragmented and availability of assays varies widely. The analytical and clinical performance of four commonly available RNA-based NGS assays, Archer's FusionPlex Lung panel (AFL), Illumina's TruSight Oncology 500 (TSO500), Thermo Fisher's Oncomine Precision Assay and Oncomine Focus Assay (OFA), were evaluated. Experiments were conducted using contrived samples [formalin-fixed, paraffin-embedded cell lines and SeraSeq formalin-fixed, paraffin-embedded reference material], NTRK fusion-negative clinical samples, and NTRK fusion-positive clinical samples, according to local assays. Estimated limit of detection varied across the four assays: 30 to 620 fusion copies for AFL (cell lines), versus approximately 30 to 290 copies for TSO500 and approximately 1 to 28 copies for OFA and Oncomine Precision Assay. All assays showed 100% specificity for NTRK fusions detection, but quality control pass rate was variable (AFL, 43%; TSO500, 77%; and OFA, 83%). The NTRK fusion detection rate in quality control-validated clinical samples was 100% for all assays. This comparison of the strengths and limitations of four RNA-based NGS assays will inform physicians and pathologists regarding optimal assay selection to identify patients with NTRK fusion-positive tumors.
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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 | 0,019 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».