PATH-63. NEXT GENERATION SEQUENCING FOR CNS TUMORS IN CHILDREN; DOES IT ADD VALUE IN A MIDDLE-INCOME COUNTRY SETUP?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract INTRODUCTION Advances in molecular diagnostics led to improved targeted interventions in the treatment of pediatric CNS tumors. However, the capacity to do these diagnostics is limited in LMICs, and consequently their value is questionable. METHODS We reviewed our experience of Next Generation Sequencing (NGS) testing (TruSight RNA Pan-Cancer seq panel) for pediatric CNS tumors at KHCC/Jordan (March/2022- April/2023). Paraffin blocks’ scrolls were shipped to Sickkids laboratory based on local multidisciplinary team recommendations. We reviewed patients’ clinical characteristics, tumor types and the impact on treatment. RESULTS There were 16 boys and 16 girls; median age at time of testing was 9.5 years (range, 0.9- 21.9 years). Twenty samples were sent at diagnosis and twelve upon tumor progression. Main diagnoses were Low-grade glioma (15), High-grade glioma (10), and other tumors (7). Reasons for NGS testing were: to find a molecular target (20), and to characterize more tumor/behavior (12). The median time from shipping the samples to receive the NGS result was 22 days (range, 15-49 days) at a cost of US$1000. Twenty (63%) tumors had targetable alterations (MAPK/PI3K inhibitors (16), NTRK inhibitors (2), check point inhibitors (2)). Two rare BRAF mutations were identified (BRAFp.G469A, BRAFp.K601E). One tumor diagnosed initially as undifferentiated round-cell sarcoma found to have NAB2::STAT6 fusion and re-diagnosed as aggressive metastatic solitary fibrous tumor. Eight patients received targeted therapy; Dabrafenib/Trametinib (5), Pembrolizumab (2), Entrectinib (1), while radio-chemotherapy was used in the others. Three patients died from disease progression (one used Entrectinib). CONCLUSIONS Sent abroad NGS testing was feasible, however local capacity building is necessary. In this highly selected tumor cohort, high percentage of targetable alterations were identified. NGS was helpful to characterize tumors more and to offer alternative therapies. Nevertheless, interpretation of the significance of NGS results and access to those “new” therapies continues to be a challenge in LMICs
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 ».