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Enregistrement W4362592335 · doi:10.1158/1538-7445.am2023-5590

Abstract 5590: Liquid biopsy testing in metastatic or advanced breast cancer patients during the COVID-19 pandemic

2023· article· en· W4362592335 sur OpenAlexaffabout
Benjamin L. Furman, Ebru Baran, Sonal Brahmbhatt, Betty Chan, Ka Mun Nip, Adrian Kense, Brenda Murphy, Vincent Funari, David G. Huntsman, Ruth Miller, Melissa K. McConechy

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensCanadian Association of Nurses in Oncology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiquid biopsyKRASMetastatic breast cancerBreast cancerIndelMedicineBiopsyCancerIon semiconductor sequencingCell-free fetal DNAOncologyMultiplexAmpliconInternal medicineCancer researchDNA sequencingSingle-nucleotide polymorphismGeneBioinformaticsBiologyGenotypePolymerase chain reactionGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective: During the COVID-19 pandemic, cancer patients had restricted access to standard of care tissue biopsy. Liquid biopsy assays using next generation sequencing technology provides a less invasive method for determining circulating tumour mutations (ctDNA) associated with targeted treatments or prognosis. As part of deploying technology to help cancer patients obtain molecular testing, a clinical program was initiated to offer liquid biopsy testing for Canadian patients with advanced or metastatic breast cancer. Methods: Blood was drawn in two 10 mL StreckTM DNA BCTs and sent to the CAP/CLIA/DAP accredited Imagia Canexia Health laboratory for testing using the clinically validated Follow ItTM liquid biopsy assay. Plasma was isolated using a double spin protocol and plasma cell-free DNA (cfDNA) extracted using an optimized Promega Maxwell RSC method. Extracted cfDNA was amplified using the multiplex amplicon-based hotspot 30 or 38 gene panel and sequenced. An in-house developed bioinformatics pipeline and reporting platform were used to identify pathogenic single nucleotide variants (SNVs), indels (insertions and deletions), and gene amplification. Included in the panel are genes associated with metastatic breast cancer: AKT1, BRAF, ERBB2, ESR1, KRAS, PIK3CA, TP53. Results: To identify biomarkers, 1214 metastatic or advanced breast cancer patient cfDNA samples were tested. There were 15 cases sent for repeat testing. We reported 48% of samples harboring pathogenic ctDNA mutations in TP53 (22%), PIK3CA (19%), ESR1 (18%), AKT1 (2%), ERBB2 (1.5%). Co-occurring variants were identified in samples with ESR1/PIK3CA as well as TP53/PIK3CA (both p-values <0.001). Interestingly, 29% of samples with mutated ESR1 harbored ≥ 2 ESR1 ctDNA mutations. In 56% of cases, previous molecular testing indicated the cancer subtype as hormone receptor (ER, PR) positive with/without HER2 negative status. In this specific subgroup, 49% harbored ctDNA mutations with 63% of those being PIK3CA and/or ESR1 mutations. Conclusions: A population of Canadian women with metastatic breast cancer were tested using a liquid biopsy gene panel during the COVID-19 pandemic for identification of biomarkers for targeted therapeutic options. Over 50% of the samples were identified as hormone positive, with greater than 60% harboring PIK3CA and ESR1 ctDNA mutations. Studies have shown that metastatic PIK3CA mutated ER-positive/HER2-negative tumors are predictive to respond to alpelisib therapy and have FDA and Health Canada approval. Additionally, ESR1 mutations are associated with acquired resistance to antiestrogen therapies, and interestingly we identified 29% of ESR1 mutated samples with multiple mutations possibly indicating resistance subclones. In future studies, longitudinal monitoring for presence of multiple targetable and resistance mutations could be utilized to predict or improve clinical management. Citation Format: Benjamin L. Furman, Ebru Baran, Sonal Brahmbhatt, Betty Chan, Ka Mun Nip, Adrian Kense, Brenda Murphy, Vincent Funari, David G. Huntsman, Ruth Miller, Melissa K. McConechy. Liquid biopsy testing in metastatic or advanced breast cancer patients during the COVID-19 pandemic. [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2023; Part 1 (Regular and Invited Abstracts); 2023 Apr 14-19; Orlando, FL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2023;83(7_Suppl):Abstract nr 5590.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,313 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
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