Next-generation sequencing as a valuable tool for mutational spectrum in advanced-stage NSCLC patients
Notice bibliographique
Résumé
Background and aim: Lung cancer remains one of the most threatening malignancies, ranking as the second most diagnosed cancer, and it continues to be the leading cause of cancer-related deaths worldwide. Challenges persist with late diagnosis and the high mutational burden characteristic of lung cancer. Methods: Our study focuses on identifying the mutational spectrum of a cohort of advanced-stage non-small cell lung cancer (NSCLC) patients using a minimally invasive method through blood collection. To analyze the mutational landscape of these patients, we employed plasma DNA for the next-generation sequencing (NGS) cancer panel Ion Torrent, which contains 50 of the most mutated genes in lung cancer. All protocols for extraction, quality and quantity control, and library preparation follow the manufacturer's rules. Bioinformatics analysis was performed to select pathogenic mutations versus non-pathogenic-benign ones. Results: This approach is particularly valuable for patients in advanced stages (III and IV, n=10) of lung adenocarcinoma and lung squamous cell carcinoma, who lack surgical options and limited therapeutic avenues. The comprehensive sequencing analysis revealed that nine of the ten lung cancer patients carried a TP53 mutation. Also, several other mutations exist in various cases, showing heterogeneous profiling. Conclusions: Our findings demonstrate the potential of liquid biopsies in providing crucial genetic insights that can guide personalized treatment strategies, improving the management and outcomes for patients with advanced lung cancer.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».