Retrospective analysis of real-world data to evaluate actionability of a comprehensive molecular profiling panel in solid tumor tissue samples (REALM study)
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Considering the growing interest in matched cancer treatment, our aim was to evaluate the ability of a comprehensive genomic profiling (CGP) assay to propose at least one targeted therapy given an identified genomic alteration or signature (actionability), and to collect the treatment modifications based on the CGP test results in clinical practise for solid tumors. METHODS: This retrospective, multicentre French study was conducted among 25 centres that participated in a free of charge program between 2017 and 2019 for a tissue CGP test. Data were collected on the patient, disease, tumor genomic profile, treatment suggested in the report (related to the genomic profile results) and subsequent therapeutic decisions according to the physician's declaration. RESULTS: Among the 416 patients, most had lung cancer (35.6%), followed by biliary tract cancer (11.5%) or rare cancers (11.1%); 75% had a metastatic disease. The actionability was 75.0% (95% CI [70.6%-78.9%]) for all patients, 85.1% and 78.4%, respectively in lung cancer and metastatic patients. After exclusion of clinical trial suggestions, the actionability decreased to 62.3% (95% CI [57.5%-66.8%]). Treatment modification based on the test results was observed in 17.3% of the patients and was more frequent in metastatic disease (OR = 2.73, 95% CI [1.31-5.71], p = 0.007). The main reasons for no treatment modification were poor general condition (33.2%) and stable disease or remission (30.2%). The genomic-directed treatment changes were performed mostly during the first six months after the CGP test, and interestingly a substantial part was observed from six to 24 months after the genomic profiling. CONCLUSION: This French study provides information on the real-life actionability of a CGP test based on tissue samples, and trends to confirm its utility in clinical practice across the course of the disease, in particularly for patients with lung cancer and/or advanced disease.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».