Insights for precision healthcare from the 100,000 Genomes Cancer Programme
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Cancer Programme of the 100,000 Genomes Project was a transformational UK government initiative that aimed to bring whole genome sequencing (WGS) to cancer patients and evaluate the opportunities for precision cancer care. Genomics England, in partnership with NHS England, generated whole genome analyses for 13,880 solid tumours across 33 different cancer types, and genomic data were linked with real-world health data within a secure national research environment. Here, we report the overall findings of the programme, focusing on clinical actionability and potential wider clinical significance. We found variation between cancer types in the incidence of somatic mutations of different types in genes currently recommended for standard-of-care testing. For example, 94% of glioblastoma multiforme cases had small variants and 54% had copy number aberrations (CNAs) in at least one gene recommended for clinical testing, whereas sarcoma was found to have the highest proportion of actionable structural variants (13%). We confirmed the importance of utilising pan- genomic markers, such as mutational signatures, with 51% of high grade serous ovarian cancer cases showing homologous recombination deficiency, 13% of which were associated with pathogenic germline variants, indicating the value of combined somatic and germline analyses. We also observed a significant co-occurrence of somatic small variants and CNAs in several known oncogenes including EGFR, GNAS, BRAF, and KRAS. Our findings demonstrate the value of combining genomic testing with real world clinical and treatment data to inform clinical recommendations for genomic testing in cancer, to enable survival analysis and improve understanding of the long-term effects of clinical cancer genomics on patient outcomes.
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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 | 0,030 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 ».