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Enregistrement W4410802901 · doi:10.1200/jco.2025.43.16_suppl.10013

CCDI-COG molecular characterization initiative: The expanding data on childhood cancer.

2025· article· en· W4410802901 sur OpenAlexaff
Erin R. Rudzinski, Kareesma Parbhoo, Nilsa C. Ramirez, John Shern, Rajkumar Venkatramani, Sapna Oberoi, Kenneth Chen, Lauren M. Vasta, Theodore W. Laetsch, Meredith S. Irwin, Kelly C. Goldsmith, Diana Thomas, Sarah Leary, Maryam Fouladi, Douglas S. Hawkins, Subhashini Jagu, Gregory H. Reaman, Malcolm A. Smith, Elaine R. Mardis, Catherine E. Cottrell

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenCancerCare Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCogChildhood cancerCancerFamily medicineGerontologyOncologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

10013 Background: The Molecular Characterization Initiative (MCI), a collaboration between the Children's Oncology Group (COG) and the NCIs Childhood Cancer Data Initiative (CCDI) which is intended to define a standardized genomic characterization of pediatric cancer, provides rapid, clinical sequencing for newly diagnosed central nervous system (CNS) tumors, rare tumors, soft tissue sarcomas (STS), or advanced stage neuroblastoma (NB) to guide diagnosis and treatment for these children. Methods: Patients enrolled on APEC14B1-MCI who are ≤25 years of age with an eligible tumor type treated at national or international COG sites with available snap frozen or FFPE tissue and paired germline samples undergo RNA/DNA extraction. Whole exome sequencing (paired tumor and germline), targeted RNA fusion (excluding NB) and methylation array (CNS clinical / STS, NB and rare tumor research only) analyses are performed, with clinical results returned in 2-3 weeks. Results: Between 3/31/22 and 11/1/24, MCI provided results for 3,972 patients, including 2,666 with CNS tumors, 781 with STS, 372 with rare tumors and 153 with NB, across 188 institutions. 89% of the > 10,000 individual tests resulted within 2 weeks of receiving nucleic acids for sequencing. Tier I/II germline single nucleotide (SNV) or copy number (CNV) variants were identified in 528 (14.1%) patients [10.4% (NB) to 25.1% (rare tumors)]. The most common germline alterations included SNVs in TP53 (n = 52,1.4%), CHEK2 (n = 50,1.3%), DICER1 (n = 35,0.93%), NF1 (n = 29,0.78%) and ATM (n = 24, 0.64%). Somatic SNVs or CNVs were identified in 85% of samples overall. Somatic SNVs most commonly involved TP53 (n = 309,8.3%), BRAF (n = 222,6.9%), or CTNNB1 (n = 166,4.4%). Targeted RNA sequencing identified gene fusions in 30% overall (23% rare, 27% CNS, 40% STS). Methylation array resulted in positive subclassification of CNS tumors in 90% of patients, including 522 patients with medulloblastoma. Additional characterization of residual nucleic acid samples is planned, with data available through the database of Genotypes and Phenotypes (dbGaP). Follow up data has been collected for 1236 patients (NCI-CCDI Hub), including frontline treatment (chemotherapy and/or radiation), response to therapy, and vital status. Additionally, 749 reported on the utility of MCI testing six months following enrollment. MCI results were used for: enrollment on a clinical trial (n = 86,11.5%), treatment with a targeted therapy (n = 8,10.7%), and/or refining the pathologic diagnosis (n = 223,29.5%). Conclusions: The MCI has resulted > 10,000 sequencing assays from 3,972 children with cancer in 31 months. This has directly impacted the diagnosis and/or management of patients with newly diagnosed tumors, providing access to timely molecular testing (including methylation in CNS tumors and fusion testing in STS), and guiding therapy and clinical trial enrollment for many patients.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,259

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,015
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,007

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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,561
Écart entre enseignants0,426 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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