Prevalence of NTRK Fusions in Canadian Solid Tumour Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Neurotrophic tyrosine receptor kinase (NTRK) gene fusions occur in ~ 0.3% of all solid tumours but are enriched in some rare tumour types. Tropomyosin receptor kinase (TRK) inhibitors larotrectinib and entrectinib are approved as tumour-agnostic therapies for solid tumours harbouring NTRK fusions. METHODS: This study investigated the prevalence of NTRK fusions in Canadian patients and also aimed to help guide NTRK testing paradigms through analysis of data reported from a national clinical diagnostic testing program between September 2019 and July 2021. RESULTS: Of 1,687 patients included in the final analysis, NTRK fusions were detected in 0.71% (n = 12) of patients representing salivary gland carcinoma (n = 3), soft tissue sarcoma (n = 3), CNS (n = 3), and one in each of melanoma, lung, and colorectal cancer. All three salivary gland carcinomas contained ETV6-NTRK3 fusions. Thirteen (0.77%) clinically actionable incidental findings were also detected. Two of the 13 samples containing incidental findings were NTRK fusion-positive (GFOD1-NTRK2, FGFR3-TACC3 in a glioblastoma and AFAP1-NTRK2, BRAF c.1799T>A in a glioma). The testing algorithm screened most patient samples via pan-TRK immunohistochemistry (IHC), whereas samples from the central nervous system (CNS), pathognomonic cancers, and confirmed/ putative NTRK fusion-positive samples identified under research protocols were reflexed straight to next-generation sequencing (NGS). CONCLUSION: These findings highlight the benefit and practicality of a diagnostic testing program to identify patients suitable for tumour-agnostic TRK inhibitor therapies, as well as other targeted therapies, due to clinically actionable incidental findings identified. Collectively, these findings may inform future guidance on selecting the appropriate testing approach per tumour type and on optimal NTRK testing algorithms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».