MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4281845612 · doi:10.1016/j.annonc.2022.05.522

Whole-genome and transcriptome analysis enhances precision cancer treatment options

2022· article· en· W4281845612 sur OpenAlexafffund
Erin Pleasance, Alexandra Böhm, Laura M. Williamson, Jessica Nelson, Yaoqing Shen, Melika Bonakdar, Emma Titmuss, Veronika Csizmók, Kathleen Wee, Sina Hosseinzadeh, Cameron J. Grisdale, Caralyn Reisle, J. Paul Taylor, Eleanor Lewis, Martin Jones, Dustin W. Bleile, Sara Sadeghi, Wen’E Zhang, Anna Davies, Benedetta Pellegrini, Tina Wong, Reanne Bowlby, Simon K. Chan, Karen Mungall, Edward Chuah, Andrew J. Mungall, Richard A. Moore, Yongjun Zhao, Balvir Deol, Ana Fisic, Alexandra Fok, Dean A. Regier, Deirdre Weymann, David F. Schaeffer, Sean Young, Stephen Yip, Kasmintan A. Schrader, N. Levasseur, Sara Taylor, Xiaolan Feng, Anna V. Tinker, K. Savage, Stephen Chia, Karen A. Gelmon, Sophie Sun, Howard J. Lim, Daniel J. Renouf, Steven J.M. Jones, Marco A. Marra, Janessa Laskin

Notice bibliographique

RevueAnnals of Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensCanadian Centre for Applied Research in Cancer ControlSimon Fraser UniversityKelowna General HospitalPancreas Centre (Canada)University of British ColumbiaCanada's Michael Smith Genome Sciences Centre
Organismes subventionnairesCanada Research ChairsGenome British ColumbiaCanada Foundation for InnovationNational Institutes of HealthBC Cancer FoundationGenome Canada
Mots-clésMedicinePrecision medicineTranscriptomePersonalized medicineClinical trialGenomeComputational biologyBioinformaticsGeneOncologyInternal medicineGene expressionGeneticsBiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Recent advances are enabling delivery of precision genomic medicine to cancer clinics. While the majority of approaches profile panels of selected genes or hotspot regions, comprehensive data provided by whole-genome and transcriptome sequencing and analysis (WGTA) present an opportunity to align a much larger proportion of patients to therapies. PATIENTS AND METHODS: Samples from 570 patients with advanced or metastatic cancer of diverse types enrolled in the Personalized OncoGenomics (POG) program underwent WGTA. DNA-based data, including mutations, copy number and mutation signatures, were combined with RNA-based data, including gene expression and fusions, to generate comprehensive WGTA profiles. A multidisciplinary molecular tumour board used WGTA profiles to identify and prioritize clinically actionable alterations and inform therapy. Patient responses to WGTA-informed therapies were collected. RESULTS: Clinically actionable targets were identified for 83% of patients, of which 37% of patients received WGTA-informed treatments. RNA expression data were particularly informative, contributing to 67% of WGTA-informed treatments; 25% of treatments were informed by RNA expression alone. Of a total 248 WGTA-informed treatments, 46% resulted in clinical benefit. RNA expression data were comparable to DNA-based mutation and copy number data in aligning to clinically beneficial treatments. Genome signatures also guided therapeutics including platinum, poly-ADP ribose polymerase inhibitors and immunotherapies. Patients accessed WGTA-informed treatments through clinical trials (19%), off-label use (35%) and as standard therapies (46%) including those which would not otherwise have been the next choice of therapy, demonstrating the utility of genomic information to direct use of chemotherapies as well as targeted therapies. CONCLUSIONS: Integrating RNA expression and genome data illuminated treatment options that resulted in 46% of treated patients experiencing positive clinical benefit, supporting the use of comprehensive WGTA profiling in 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 enseignants0,940
Score d'incertitude au seuil0,377

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations120
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnnals of OncologyMême sujetCancer Genomics and DiagnosticsTravaux en français237 207