Application of liquid biopsy-based targeted capture sequencing analysis to improve the precision treatment of non-small cell lung cancer by tyrosine kinase inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
Background Targeted therapy of patients with non-small cell lung cancer (NSCLC) who harbour sensitising mutations by tyrosine kinase inhibitors (TKIs) has been found more effective than traditional chemotherapies. However, target genes status (eg, epidermal growth factor receptor (EGFR) TKIs sensitising and resistant mutations) need to be tested for choosing appropriate TKIs. This study is to investigate the performance of a liquid biopsy-based targeted capture sequencing assay on the molecular analysis of NSCLC. Methods Plasma samples from patients with NSCLC who showed resistance to the first/second-generation EGFR TKIs treatment were collected. The AVENIO ctDNA Expanded Kit is a 77 pan-cancer genes detection assay that was used for detecting EGFR TKIs resistance-associated gene mutations. Through comparison of the EGFR gene testing results from the Cobas EGFR Mutation Test v2, and UltraSEEK Lung Panel, the effectiveness of the targeted capture sequencing assay was verified. Results A total of 24 plasma cell-free DNA (cfDNA) samples were tested by the targeted capture sequencing assay. 33.3% (8/24) cfDNA samples were positive for EGFR exon 20 p.T790M which leads to EGFR dependent TKIs resistance. 8.3% (2/24) and 4.2% (1/24) samples were positive for mesenchymal-epithelial transition gene amplification and B‐Raf proto‐oncogene, serine/threonine kinase exon 15 p.V600E mutations which lead to EGFR independent TKIs resistance. The median value of the p.T790M variant allele fraction and variant copy numbers was 2% and 36.10 copies/mL plasma, respectively. The next-generation sequencing test showed higher than 90% concordance with either MassArray or qPCR-based methods for detecting either EGFR TKIs sensitising or resistance mutations. Conclusion The targeted capture sequencing test can support comprehensive molecular analysis needed for TKIs treatment, which is promising to be clinically applied for the improved precision treatment of NSCLC.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».