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Enregistrement W4407985075 · doi:10.1101/2025.02.25.25322856

Breast cancer multigene germline panel testing in mainstream oncology based on clinical-public health utility (cancer mortality benefit): ESMO Precision Oncology Working Group recommendations

2025· preprint· en· W4407985075 sur OpenAlexaff
Maria Isabel Achatz, Judith Balmañà, Elena Castro, Giuseppe Curigliano, Cezary Cybulski, Susan M. Domchek, D. Gareth Evans, Helen Hanson, Paul A. James, Amanda Krause, Katherine L. Nathanson, Mark E. Robson, Marc Tischkowitz, Benedikt Westphalen, William D. Foulkes

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClinical OncologyOncologyInternal medicineMedicineBreast cancerPrecision oncologyCancerGermlineMedical physicsBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background With widening therapeutic indications, germline genetic testing is offered to an increasing proportion of patients with breast cancer (BC) via mainstream oncology services. However, the gene set tested varies widely from just BRCA1/BRCA2 through to ‘pan-cancer’ panels of near 100 genes. If a germline pathogenic variant (GPV) is detected, the BC proband and other family GPV-carriers may be offered interventions such as risk-reducing surgery and decades of intensive surveillance for the various cancers linked to that gene. Methods ESMO’s Precision Oncology Working Group established an international expert group in breast cancer germline genetics. This group firstly established a framework of criteria by which to evaluate each breast cancer susceptibility gene (BCSG) for inclusion on a breast cancer multigene panel test (BC-MGPT) for universal mainstream testing for BC cases. Next the panel scored BCSGs for gene utility regarding (i) BC risk estimation, (ii) clinical actionability (iii) evidence of impact on cancer-specific mortality (and/or morbidity). Results The group agreed genes should be included on the BC-MGPT based on potential cancer-specific mortality (and/or morbidity) benefit. Judged as of high or moderate utility on this basis were 7 genes: BRCA1, BRCA2, PALB2, RAD51C, RAD51D and TP53 (for BC diagnosed <40 years), with BRIP1 later added. Whilst potentially informative for BC risk estimation, CHEK2 and ATM were judged to offer insufficient evidence for improving cancer-specific mortality. The expert group recommended strongly against inclusion of ‘syndromic’ genes such as STK11, PTEN, NF1 and CDH1 . Conclusion With expanded germline testing in patients with BC (and cascade testing into families), the number and nature of resultant GPV carriers identified will be dictated by the genes included on the upfront BC-MGPT. The potential harms, opportunity and economic costs of decades of surveillance of multiple organs and risk-reducing surgeries should be outweighed by strong evidence of meaningful benefit, improved cancer-specific mortality (and/or morbidity). Highlights ESMO expert panel settled a list of genes for inclusion on a BC-MGPT based on potential cancer-specific mortality benefit This BC-MGPT should include 7 genes: BRCA1, BRCA2, PALB2, RAD51C, RAD51D, BRIP1 and TP53 (for BC diagnosed <40 years) This BC-MGPT would service urgent diagnostic mainstreaming germline testing requirements for all eligible BC cases ‘Syndromic’ genes such as STK11, PTEN, NF1 and CDH1 should only be tested downstream post expert review in a minority of BC The mortality benefit was deemed equivocal for ATM and CHEK2 , being primarily of intermediate penetrance for ER-positive BC

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,097
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,115
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,515

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0970,115
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,005
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0100,006
Intégrité de la recherche0,0190,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,004

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 Opus0,218
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,235 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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