Patterns and Frequency of Pathogenic Germline Variants Among Prostate Cancer Patients Utilizing Multi-Gene Panel Genetic Testing
Notice bibliographique
Résumé
Background: Germline genetic testing (GGT) has significant implications in the management of patients with prostate cancer (PCa). Herein, we report on patterns and frequency of pathogenic/likely pathogenic germline variants (P/LPGVs) among newly diagnosed Arab patients with PCa. Methods: Patients meeting the National Comprehensive Cancer Network (NCCN) eligibility criteria for GGT were offered a 19-gene PCa panel or an expanded 84-gene multi-cancer panel. Results: During the study period, 231 patients were enrolled; 107 (46.3%) had metastatic disease at diagnosis. In total, 17 P/LPGVs were detected in 17 patients (7.4%). Among the 113 (48.9%) patients who underwent GGT with the 19-gene panel, eight (7.1%) had P/LPGVs, compared to nine (7.6%) of the 118 (51.1%) who did GGT through the expanded 84-gene panel (P = 0.88). Variant of uncertain significance (VUS) rate was higher (n = 73, 61.9%) among the group who underwent expanded 84-gene panel testing compared to those who underwent the 19-gene PCa panel (n = 35, 30.9%) (P = 0.001). P/LPGVs in DNA damage repair (DDR) genes, most frequently BRCA2 , CHEK2 and TP53 , were the most common P/LPGVs findings. Conclusion: This study is the first to characterize the germline genetic profile of an Arab population with PCa. All detected P/LPGVs were potentially actionable, with most variants able to be detected with a PCa-specific panel. World J Oncol. 2024;15(5):801-808 doi: https://doi.org/10.14740/wjon1896
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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».