Small Cell Transformation of EGFR-Mutant NSCLC Treated with Tyrosine Kinase Inhibition
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Epidermal growth factor receptor (EGFR) alterations exist in 15-50% of non-small cell lung cancer (NSCLC) diagnoses. Although effective therapeutics have been developed in the form of tyrosine kinase inhibitors (TKI), various mechanisms of resistance lead to treatment failure after exposure to EGFR TKI-based therapy. Of these, histologic transformation (HT) into small cell lung cancer (SCLC) represents approximately 14% of cases. METHODS: Within a single institution, we retrospectively reviewed longitudinal data from both tissue and liquid biopsies of patients with histologic transformation after a diagnosis of EGFR-mutant NSCLC. We sought to further characterize the baseline and emergent genomic alterations after HT to SCLC in the context of TKI exposure, along with germline alterations that may contribute to lineage plasticity and outcomes. RESULTS: = 1, 6.7%). The median time for transformation was 17 months (95%CI, 8.9-41.9 months). The median OS of our cohort was 51.6 months (95%CI, 26.3-NE) with a median OS post-transformation of 13.4 months. Recurrent genomic alterations included TP53, Rb1, PIK3CA, and BRAF. Germline testing revealed a pathogenic alteration in FBN1, with a recurrent variant of unknown significance (VUS) in PALLD. CONCLUSION: Post-transformation somatic mutation testing and germline testing at presentation revealed unique mutational profiles not previously reported in the setting of HT to SCLC. Further investigations are required to determine the optimal treatment and sequencing following HT.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».