The GENIE BPC NSCLC Cohort: A Real-World Repository Integrating Standardized Clinical and Genomic Data for 1,846 Patients with Non–Small Cell Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We describe the clinical and genomic landscape of the non-small cell lung cancer (NSCLC) cohort of the American Association for Cancer Research (AACR) Project Genomics Evidence Neoplasia Information Exchange (GENIE) Biopharma Collaborative (BPC). EXPERIMENTAL DESIGN: A total of 1,846 patients with NSCLC whose tumors were sequenced from 2014 to 2018 at four institutions participating in AACR GENIE were randomly chosen for curation using the PRISSMM data model. Progression-free survival (PFS) and overall survival (OS) were estimated for patients treated with standard therapies. RESULTS: In this cohort, 44% of tumors harbored a targetable oncogenic alteration, with EGFR (20%), KRAS G12C (13%), and oncogenic fusions (ALK, RET, and ROS1; 5%) as the most frequent. Median OS (mOS) on first-line platinum-based therapy without immunotherapy was 17.4 months [95% confidence interval (CI), 14.9-19.5 months]. For second-line therapies, mOS was 9.2 months (95% CI, 7.5-11.3 months) for immune checkpoint inhibitors (ICI) and 6.4 months (95% CI, 5.1-8.1 months) for docetaxel ± ramucirumab. In a subset of patients treated with ICI in the second-line or later setting, median RECIST PFS (2.5 months; 95% CI, 2.2-2.8) and median real-world PFS based on imaging reports (2.2 months; 95% CI, 1.7-2.6) were similar. In exploratory analysis of the impact of tumor mutational burden (TMB) on survival on ICI treatment in the second-line or higher setting, TMB z-score harmonized across gene panels was associated with improved OS (univariable HR, 0.85; P = 0.03; n = 247 patients). CONCLUSIONS: The GENIE BPC cohort provides comprehensive clinicogenomic data for patients with NSCLC, which can improve understanding of real-world patient outcomes.
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 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 | 0,003 | 0,008 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».