Prevalence of mutations in common tumour types in Northern England and comparable utility of national and international Trial Finders
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Tumour genomic profiling is of increasing importance in early phase trials to match patients to targeted therapeutics. Mutations vary by demographic group; however, regional differences are not characterised. This was investigated by comparing mutation prevalence for common cancers presenting to Newcastle Experimental Cancer Medicine Centre (ECMC) to The Cancer Genome Atlas (TCGA) and utility of trial matching modalities. METHODS: Detailed clinicogenomic data were obtained for patients presenting September 2017-December 2020. Prevalence of mutations in lung, colorectal, breast and prostate cancer was compared to TCGA GDC Data Portal. Experimental Cancer (EC) Trial Finder utility in matching trials was compared to a Molecular Tumour Board (MTB) and commercial sequencing reports. RESULTS: Of 311 patients with advanced cancer, this consisted of lung (n = 131, 42.1%), colorectal (n = 44, 14.1%), breast (n = 36, 11.6%) and prostate (n = 18, 5.6%). More than one mutation was identified in the majority (n = 260, 84%). Significant prevalence differences compared to TCGA were identified, including a high prevalence of EGFR in lung (P = 0.001); RB1 in breast (P = 0.0002); and multiple mutations in prostate cancer. EC Trial Finder demonstrated significantly different utility than sequencing reports in identifying trials (P = 0.007). CONCLUSIONS: Regional differences in mutations may exist with advanced stage accounting for prevalence of specific mutations. A national Trial Finder shows utility in finding targeted trials whilst commercial sequencing reports may over-report 'actionable' mutations. Understanding local prevalence and trial availability could increase enrolment onto matched early phase trials.
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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 | 0,007 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».