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Enregistrement W4414509893 · doi:10.1158/1538-7445.pediatric25-a021

Abstract A021: Standardized Oncogenic Classification Guidance of Critical Diagnostic and Therapeutic markers in pediatric cancers: NTRK fusions

2025· article· en· W4414509893 sur OpenAlexaff
Jason Saliba, Shivani Golem, Arpad Danos, Laura Corson, Morteza Seifi, Jan Clement Santiago, Scott P. Myrand, Elan Hahn, Valentina Nardi, Theodore W. Laetsch, Marilyn M. Li, Obi L. Griffith, Malachi Griffith, Gordana Raca, Larissa V. Furtado, Angshumoy Roy, Alanna J. Church

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensMount Sinai HospitalHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFusion geneTrk receptorClinical significanceCancerReceptor tyrosine kinaseHematopathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Gene fusions involving neurotrophic receptor tyrosine kinase genes (NTRK1, NTRK2, & NTRK3) are well-established oncogenic drivers and serve as critical diagnostic and therapeutic markers in pediatric hematologic malignancies and solid tumors. The accurate and consistent interpretation of their clinical significance is a high priority given FDA approval of TRK inhibitors; however, this remains challenging due to the rapid pace of fusion discovery, the diversity of fusion partners and tumor types, inconsistent and incomplete reporting of fusion data elements, and the lack of standardized fusion-specific classification guidelines. The Clinical Genome Resource (ClinGen) NTRK Fusions Somatic Cancer Variant Curation Expert Panel (SC-VCEP) is addressing these challenges and creating a publicly available resource of high-quality clinically significant NTRK fusion classifications in the Clinical Interpretation of Variants in Cancer (CIViC; civicdb.org) knowledgebase to support patient care. ClinGen SC-VCEPs follow a rigorous 4-step process to reach approval status. Following the definition of scope and membership recruitment (Step 1), standardized guidance was created to determine the oncogenicity of NTRK fusions (Step 2). This guidance was piloted on 12 NTRK fusions ranging from rare to common (Step 3). After incorporating modifications to the classification guidelines directly influenced by the pilot, we established protocols for prioritizing NTRK fusions for classification (Step 4). The NTRK SC-VCEP created the first-ever standardized guidance to classify the oncogenicity of NTRK fusions through the systematic compilation, review, and discussion of fundamental fusion element annotations. The NTRK fusion-specific oncogenicity guidelines classify NTRK fusions as Oncogenic, Likely Oncogenic, Fusion of Unknown Significance (FUS), or Benign based on Fusion Structure (orientation/breakpoints/reading frame), Cancer Association (number of unique cases), Clinical Validity (targeted inhibitor response), and Functional Status (pathway activation or expression). Over 190 evidence items from 93 publications have been curated into CIViC, with over 20% tagged with Human Phenotype Ontology age of onset terms as part of our pediatric dataset. For the pilot, 12 Oncogenic classifications (6 Oncogenic, 1 Likely Oncogenic, 2 FUS, 3 Benign) were created along with 5 diagnostic and 12 therapeutic response classifications. We established sustained protocols to direct our ongoing coordinated team effort to evaluate the 90-plus NTRK fusions we’ve identified from public databases and private member laboratory lists and to maintain their up-to-date record in CIViC with broader distribution in ClinVar. Completing the ClinGen 4-step approval process assures access, accuracy, and transparency of the variant-level evidence, assessment process, and classifications of the NTRK SC-VCEP. As the first SC-VCEP to navigate this process, the work of the NTRK SC-VCEP provides the blueprint for other SC-VCEPs and, most importantly, aids clinicians in their pursuit of precision medicine. Citation Format: Jason Saliba, Shivani Golem, Arpad Danos, Laura B Corson, Morteza Seifi, Jan Clement Santiago, Emma G Sullivan, Scott Myrand, Elan Hahn, Valentina Nardi, Theodore W Laetsch, Marilyn M Li, Obi L Griffith, Malachi Griffith, Gordana Raca, Larissa V Furtado, Angshumoy Roy, Alanna J Church. Standardized Oncogenic Classification Guidance of Critical Diagnostic and Therapeutic markers in pediatric cancers: NTRK fusions [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Discovery and Innovation in Pediatric Cancer— From Biology to Breakthrough Therapies; 2025 Sep 25-28; Boston, MA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2025;85(18_Suppl_2):Abstract nr A021.

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)0,073
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,154
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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,384

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0730,154
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0100,005
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0050,007
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,032

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,417 · 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
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