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Enregistrement W4213390394 · doi:10.1200/jco.2022.40.6_suppl.562

Genomic characterization and identification of actionable variants in patients with locally advanced or metastatic urothelial carcinoma (mUC).

2022· article· en· W4213390394 sur OpenAlexafffund
Carlos Stecca, Shamini Selvarajah, Di Jiang, Osama Abdeljalil, Tong Zhang, Philippe L. Bédard, Aaron R. Hansen, Nazanin Fallah‐Rad, Srikala S. Sridhar

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesGovernment of Ontario
Mots-clésMedicineOncologyAmpliconInternal medicineCancerDiseaseBioinformaticsGeneBiologyGeneticsPolymerase chain reaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

562 Background: Next generation sequencing (NGS)-based molecular profiling has been widely used across various tumor types including genitourinary malignancies to better understand and potentially predict tumor behavior. The goal of this study was to determine the feasibility of using NGS to characterize mUC and to identify potentially actionable variants. Methods: Patients with locally advanced or metastatic urothelial carcinoma (mUC) treated at the Princess Margaret Cancer Center were prospectively recruited for the OCTANE study, which collects archival tumor samples to provide genomic characterization through NGS with a custom hybridization capture DNA-based panel (555 genes) or a targeted DNA/RNA amplicon panel (Oncomine Comprehensive Assay v3, 161 driver gene panel). Variants were annotated using a somatic variant scheme [PMID: 25880439] or the oncoKB database. Comprehensive clinical information including patient, disease and treatment characteristics was collected using electronic patient records. Kaplan-Meier and cox regression were used for survival analysis. Results: Of the 73 patients, median age was 65 (23-83), majority were men (69%), most had lower tract disease (80%) and 41% had de novo metastatic disease. NGS was deemed feasible, based on availability of tumor samples, and performed in 67 (92%) patients. Overall, 61 (91%) had at least one oncogenic variant, including 34 (56%) with a potentially "druggable" target. The most frequent genomic alterations found were TP53 (44%), FGFR (18%), TERT (18%), ARID1A (18%) and PIK3CA (16%), all classified as "pathogenic/likely pathogenic". Only 2 patients received targeted treatment, one as part of clinical trial and one as standard of care. mOS was numerically longer among patients with genomic mutations compared to the ones without: 55 vs 31 months (HR: 0.87, CI 95% 0.3-2.4; p:0.7). No specific mutation was shown to significantly impact survival (table). Conclusions: Use of NGS technology in characterizing the genomic profile of patients with locally advanced or metastatic UC was feasible in most cases. Oncogenic variants were detected in the majority of patients, and more than half of them harbored a potentially "druggable" target, which may lead to future therapeutic advances.[Table: see text]

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,327 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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