Molecular Tumor Board-Guided Targeted Treatments for Biliary Tract Cancers in a Publicly Funded Healthcare System
Notice bibliographique
Résumé
Comprehensive molecular profiling can identify alterations in biliary tract cancer (BTC) potentially treatable with targeted therapies. However, the impact of whole-genome and transcriptome sequencing (WGTS) on therapeutic decision-making in a public healthcare system is unknown. Here, BTC patients prospectively received WGTS to inform clinical care at a large Canadian academic cancer center. We characterized the proportion of targetable alterations, the treatment recommendations generated by a molecular tumor board, targeted therapies received, patient outcomes, and the financing of these treatments. A total of 55 patients with BTC prospectively underwent WGTS to inform clinical care. Of those 55, 28 (51%, 95% CI 38-64%) harbored targetable alterations. Molecular tumor boards recommended consideration of targeted therapies for 43 (78% CI: 66-87%) of 55 cases. Among the 15 patients who progressed to second-line therapy and harbored targetable alterations, 8 received nine targeted therapies. No targeted therapies were funded through the public system, and most therapies were funded through compassionate access programs from companies. These results highlight the challenges and potential for inequities when implementing precision oncology in a publicly funded healthcare system.
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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 | 0,005 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».