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Enregistrement W4386705299 · doi:10.1007/s00432-023-05365-y

Prevalence of mutations in common tumour types in Northern England and comparable utility of national and international Trial Finders

2023· article· en· W4386705299 sur OpenAlexaff
S. Rae, E. Ruth Plummer, L. Fitzgerald, Linda Hogarth, A. Bridgewood, Lisa-Jayne Brown-Schofield, Janine Graham, S. Haigh, Ciaron McAnulty, Yvette Drew, Noor Md Haris, Saira Bashir, Ruth Plummer, Alastair Greystoke

Notice bibliographique

RevueJournal of Cancer Research and Clinical Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesImperial Experimental Cancer Medicine CentreNewcastle upon Tyne Hospitals NHS Foundation TrustCancer Research UK
Mots-clésMedicineOncologyInternal medicineProstate cancerBreast cancerPrecision medicineClinical trialColorectal cancerProstateLung cancerKRASCancerPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,159
Tête enseignante GPT0,515
Écart entre enseignants0,356 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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