Clinical Applications of Comprehensive Genomic Profiling in Advanced Non-Small-Cell Lung Cancer—A Case Series
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Advanced non-small-cell lung cancer (NSCLC) can be treated with novel targeted therapies that are tailored to the genetic characteristics of malignancy. While tissue-based genomic testing is considered the gold standard for the detection of oncogenic driver mutations, several challenges like inadequate tissue availability, the invasiveness of procuring tumors, and prolonged turnaround time of analysis are encountered. Considering these limitations, guidelines have recognized liquid biopsies using circulating cell-free DNA (cfDNA) as a useful tool to complement conventional tissue testing. Even though cfDNA next-generation sequencing (NGS) can have high sensitivity and specificity, optimal patient benefit requires the interpretation of the molecular profiling results in the context of clinical and diagnostic features to achieve the best outcomes. CASE DESCRIPTIONS: In this case series, we present six patients with advanced NSCLC whose plasma or tissue biopsy samples were analyzed with commercially available comprehensive NGS assays that elucidate the role of testing at various time points in the treatment journey. In all six cases, comprehensive genomic profiling (CGP) provided clinically useful information to guide treatment decisions. CONCLUSION: Adding to the existing real-world evidence, this case series reinforces that CGP-driven treatment strategies in advanced NSCLC, coupled with other available clinical information, can optimize treatment decisions.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».