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Enregistrement W4213232115 · doi:10.3390/curroncol29030113

Point of Care Molecular Testing: Community-Based Rapid Next-Generation Sequencing to Support Cancer Care

2022· article· en· W4213232115 sur OpenAlexaffvenue
Brandon S. Sheffield, Andrea Beharry, Joanne Diep, Kirstin Perdrizet, Marco Iafolla, William Raskin, Shaan Dudani, Mary Anne Brett, Blerta Starova, Brian Olsen, Parneet Cheema

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of TorontoWilliam Osler Health System
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTurnaround timeWorkflowLung cancerBiomarkerColorectal cancerOncologyROS1Internal medicineCancerDatabaseAdenocarcinomaComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Biomarker data are critical to the delivery of precision cancer care. The average turnaround of next-generation sequencing (NGS) reports is over 2 weeks, and in-house availability is typically limited to academic centers. Lengthy turnaround times for biomarkers can adversely affect outcomes. Traditional workflows involve moving specimens through multiple facilities. This study evaluates the feasibility of rapid comprehensive NGS using the Genexus integrated sequencer and a novel streamlined workflow in a community setting. Methods: A retrospective chart review was performed to assess the early experience and performance characteristics of a novel approach to biomarker testing at a large community center. This approach to NGS included an automated workflow utilizing the Genexus integrated sequencer, validated for clinical use. NGS testing was further integrated within a routine immunohistochemistry (IHC) service, utilizing histotechnologists to perform technical aspects of NGS, with results reported directly by anatomic pathologists. Results: Between October 2020 and October 2021, 578 solid tumor samples underwent genomic profiling. Median turnaround time for biomarker results was 3 business days (IQR: 2–5). Four hundred eighty-one (83%) of the cases were resulted in fewer than 5 business days, and 66 (11%) of the cases were resulted simultaneously with diagnosis. Tumor types included lung cancer (310), melanoma (97), and colorectal carcinoma (68), among others. NGS testing detected key driver alterations at expected prevalence rates: lung EGFR (16%), ALK (3%), RET (1%), melanoma BRAF (43%), colorectal RAS/RAF (67%), among others. Conclusion: This is the first study demonstrating clinical implementation of rapid NGS. This supports the feasibility of automated comprehensive NGS performed and interpreted in parallel with diagnostic histopathology and immunohistochemistry. This novel approach to biomarker testing offers considerable advantages to clinical cancer care.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,495
Score d'incertitude au seuil0,700

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,168
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,205 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations45
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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