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Enregistrement W4396670199 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2024.9840

<i>KRAS</i> Allelic Variants in Biliary Tract Cancers

2024· article· en· W4396670199 sur OpenAlexaff
Gordon Taylor Moffat, Zishuo Ian Hu, Funda Meric‐Bernstam, Elisabeth Kong, Dean Pavlick, Jeffrey S. Ross, Karthikeyan Murugesan, Lawrence N. Kwong, Anaemy Danner De Armas, Anil Korkut, Milind Javle, Jennifer J. Knox

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueFibroblast Growth Factor Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesU.S. National Library of MedicineNational Cancer Institute
Mots-clésKRASMedicineInternal medicineOncologyCancerCohortColorectal cancerBiliary tract cancerAlleleGeneticsBiologyGeneGemcitabine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Biliary tract cancers (BTCs) contain several actionable molecular alterations, including FGFR2, IDH1, ERBB2 (formerly HER2), and KRAS. KRAS allelic variants are found in 20% to 30% of BTCs, and multiple KRAS inhibitors are currently under clinical investigation. Objectives: To describe the genomic landscape, co-sequence variations, immunophenotype, genomic ancestry, and survival outcomes of KRAS-mutated BTCs and to calculate the median overall survival (mOS) for the most common allelic variants. Design, Setting, and Participants: This retrospective, multicenter, pooled cohort study obtained clinical and next-generation sequencing data from multiple databases between January 1, 2017, and December 31, 2022. These databases included Princess Margaret Cancer Centre, MD Anderson Cancer Center, Foundation Medicine, American Association for Cancer Research Project GENIE, and cBioPortal for Cancer Genomics. The cohort comprised patients with BTCs who underwent genomic testing. Main Outcome and Measure: The main outcome was mOS, defined as date of diagnosis to date of death, which was measured in months. Results: A total of 7457 patients (n = 3773 males [50.6%]; mean [SD] age, 63 [5] years) with BTCs and genomic testing were included. Of these patients, 5813 had clinical outcome data available, in whom 1000 KRAS-mutated BTCs were identified. KRAS allelic variants were highly prevalent in perihilar cholangiocarcinoma (28.6%) and extrahepatic cholangiocarcinoma (36.1%). Thirty-six KRAS allelic variants were identified, and the prevalence rates in descending order were G12D (41%), G12V (23%), and Q61H (8%). The variant G12D had the highest mOS of 25.1 (95% CI, 22.0-33.0) months compared with 22.8 (95% CI, 19.6-31.4) months for Q61H and 17.8 (95% CI, 16.3-23.1) months for G12V variants. The majority of KRAS-mutated BTCs (98.9%) were not microsatellite instability-high and had low tumor mutational burden (ranging from a median [IQR] of 1.2 (1.2-2.5) to a mean [SD] of 3.3 [1.3]). Immune profiling through RNA sequencing of KRAS and NRAS-mutated samples showed a pattern toward a more immune-inflamed microenvironment with higher M1 macrophage activation (0.16 vs 0.12; P = .047) and interferon-γ expression compared with wild-type tumors. The G12D variant remained the most common KRAS allelic variant in all patient ancestries. Patients with admixed American ancestry had the highest proportion of G12D variant (45.0%). Conclusions and Relevance: This cohort study found that KRAS allelic variants were relatively common and may be potentially actionable genomic alterations in patients with BTCs, especially perihilar cholangiocarcinoma and extrahepatic cholangiocarcinoma. The findings add to the growing data on genomic and immune landscapes of KRAS allelic variants in BTCs and are potentially of value to the planning of specific therapies for this heterogeneous patient group.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,599

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,290 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations25
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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