Feasibility of Point-of-Care Genomic Profiling in the Diagnosis and Treatment of Cancer of Unknown Primary
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Cancer of unknown primary remains a challenging clinical entity. Despite receiving empiric chemotherapy, median overall survival is approximately 6-12 months. Site-specific therapy based on molecular characterization has been shown to improve outcomes; however, feasibility outside of clinical trials, especially in community centers, is lacking. This study explores the application of rapid next-generation sequencing in defining cancer of unknown primary and to identify therapeutic biomarkers. METHODS: A retrospective chart review was performed by identifying pathological samples designated cancer of unknown primary. Next-generation sequencing testing was based on an automated workflow utilizing the Genexus integrated sequencer, validated for clinical use. Genomic profiling was further integrated within a routine immunohistochemistry service, with results reported directly by anatomic pathologists. RESULTS: Between October 2020 and October 2021, 578 solid tumor samples underwent genomic profiling. Among this cohort, 40 were selected based on an initial diagnosis of cancer of unknown primary. The median (range) age at diagnosis was 70 (42-85) and 23 (57%) were female. Genomic data were used to support a site-specific diagnosis in 6 patients (15%). Median turnaround time was 3 business days (IQR: 1-5). Most common alterations identified were KRAS (35%), CDKN2A (15%), TP53 (15%), and ERBB2 (12%). Actionable molecular targeted therapies were identified in 23 (57%) patients, including alterations in BRAF, CDKN2A, ERBB2, FGFR2, IDH1, and KRAS. Immunotherapy-sensitizing mismatch repair deficiency was identified in 1 patient. CONCLUSION: This study supports the adoption of rapid next-generation sequencing among patients with cancer of unknown primary. We also demonstrate the feasibility of integration of genomic profiling with diagnostic histopathology and immunohistochemistry in a community practice setting. Diagnostic algorithms incorporating genomic profiling to better define cancer of unknown primary should be considered for future study.
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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) | 0,000 | 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 ».