Abstract IA15: What the surgeon has learned from pancreas cancer genomics, and vice versa
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent advances in molecular profiling and fundamental science discoveries are impacting care of PDAC patients, including surgical decision making. Our multidisciplinary group at the Ontario Institute for Cancer Research and the Princess Margaret in Toronto has focused on elucidating both germline and somatic genomic changes in PDAC, with aims to understand genetic predisposition to the disease, foster early detection and conduct trials for improved selection of standard and novel therapies. Using laser capture microdissection overseen by expert pathologists, seamless tumor banking and aggressive biopsy of chemo-naïve and progressive metastases, we have generated high epithelial tumor cell content whole genomes and transcriptomes (WGTS) on over 600 PDAC patients with all stages of the disease. Germline sequencing of all PDAC patients should be considered standard of care to detect patients with uniquely actionable genomic changes due to less common mutational pathways. The genetic basis of familial pancreas cancer remains elusive and we continue to collaborate with the PACGENE Network spearheaded by colleagues at Mayo, Hopkins and McGill to discover novel genes in high risk cases. Our genomic work and others explains the clinical conundrum of late presentation of PDAC due to rapid punctuated evolution which challenges the ‘holy grail’ of early detection. Thus, screening high risk groups is still within the realm of investigational studies such as the PRECEDE consortium, of which we are an active member. Focused clinical trials (eg COMPASS and PASS-01) using WGTS has revealed both large scale changes in genomes (eg. HRD, tandem duplicators, etc) and transcriptomes (the Moffit ‘continuum’) and discreet mutations (eg BRAF mutations in Kras wild type tumors) that are important to identify as early as possible in the patient’s clinical course. Subspecialty PDAC surgeons need to keep abreast of recent developments of both prognostic and predictive transcriptomic biomarkers that will soon be important in selecting appropriate patients for appropriate neoadjuvant therapies. A few clinical vignettes will be shown to provide evidence for the importance of WGTS and other profiling approaches for almost all PDAC patients. Citation Format: Steven Gallinger. What the surgeon has learned from pancreas cancer genomics, and vice versa [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Pancreatic Cancer; 2023 Sep 27-30; Boston, Massachusetts. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(2 Suppl):Abstract nr IA15.
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 | 0,015 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,005 |
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 ».