Abstract 5033: Secondary findings from genome sequencing are prevalent in pediatric cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Genome sequencing in cancer care can reveal secondary findings (SFs) - genetic variations unrelated to the primary condition - yielding potential impacts on patient health and reproductive decision-making. While the American College of Medical Genetics (ACMG) recommends investigating a specific list of actionable SFs during clinical diagnostic sequencing, the prevalence of these findings in pediatric patients with cancer remains unknown. Germline genome sequencing is becoming standard in cancer care, yet no evidence exists to guide providers on the frequency and clinical relevance of SFs in pediatrics. Methods: To understand the landscape of SFs in pediatric cancer, we analyzed germline variants from genome sequencing across pediatric patients from the SickKids Cancer Sequencing Program (KiCS) and the Canadian COVID-19 Genomics Network (HostSeq). Germline pathogenic (P) and likely-pathogenic (LP) variants with allele frequencies <0.03 in gnomAD populations were considered SFs (including carrier status). Variants associated with primary clinical indications were removed. We compared the prevalence of SFs (including ACMG SF v3.2) across cancer and non-cancer populations of diverse genetic ancestry to inform clinical decision-making in pediatrics. Results: The median age of KiCS participants (n=396) was 15 years (SD=10.6), compared to 7 years for HostSeq participants (SD=5.3, n=158), with 55% and 56% male participants respectively. Cancer diagnoses for KiCS participants included 51 different tumor types. On average, KiCS patients had 3.96 P or LP SFs from germline genome sequencing, similar to the HostSeq COVID-19 cohort (3.73). Across the combined cohort (n=454), P and LP variants were most common in CFTR (n=39), ABCA4 (n=32), NPHS2 (n=32), FLG (n=31) and BCHE (n=21) genes. Moreover, 5.7% of participants across cohorts had ≥1 clinically actionable ACMG SF (36 patients, n=454). Hereditary breast and ovarian cancer were the most common ACMG conditions identified from ACMG SFs in the Hostseq cohort. Citation Format: Safa Majeed Grant, Brianne Laverty, Stephenie Prokopec, Christian Marshall, Trevor Pugh, Adam Shlien, Anita Villani, Stephen Scherer, Yvonne Bombard, David Malkin. Secondary findings from genome sequencing are prevalent in pediatric cancer patients [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2025; Part 1 (Regular Abstracts); 2025 Apr 25-30; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2025;85(8_Suppl_1):Abstract nr 5033.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,005 | 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 ».