Is Biannual Surveillance for Pancreatic Cancer Sufficient in Individuals With Genetic Syndromes or Familial Pancreatic Cancer?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Individuals with a family history of pancreatic adenocarcinoma (PC) or with a germline mutation in a PC susceptibility gene are at increased risk of developing PC. These high-risk individuals (HRIs) may benefit from PC surveillance. METHODS: A PC surveillance program was developed to evaluate the detection of premalignant lesions and early-stage PCs using biannual imaging and to determine whether locally advanced or metastatic PCs develop despite biannual surveillance. From January 2013 to April 2020, asymptomatic HRIs were enrolled and followed with alternating MRI and endoscopic ultrasound every 6 months. RESULTS: Of 75 HRIs, 43 (57.3%) had a germline mutation in a PC susceptibility gene and 32 (42.7%) had a familial pancreatic cancer (FPC) pedigree. Branch-duct intraductal papillary mucinous neoplasms (BD-IPMNs) were identified in 26 individuals (34.7%), but only 2 developed progressive lesions. One patient with Peutz-Jeghers syndrome (PJS) developed locally advanced PC arising from a BD-IPMN. Whole-genome sequencing of this patient's PC and of a second patient with PJS-associated PC from the same kindred revealed biallelic inactivation of STK11 in a KRAS-independent manner. A review of 3,853 patients from 2 PC registries identified an additional patient with PJS-associated PC. All 3 patients with PJS developed advanced PC consistent with the malignant transformation of an underlying BD-IPMN in <6 months. The other surveillance patient with a progressive lesion had FPC and underwent resection of a mixed-type IPMN that harbored polyclonal KRAS mutations. CONCLUSIONS: PC surveillance identifies a high prevalence of BD-IPMNs in HRIs. Patients with PJS with BD-IPMNs may be at risk for accelerated malignant transformation.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».