Tumor and germline testing with next generation sequencing in epithelial ovarian cancer: a prospective paired comparison using an 18‐gene panel
Notice bibliographique
Résumé
Genetic testing in epithelial ovarian cancer (EOC) in Ontario includes germline next-generation sequencing (NGS) for 19 genes. Additionally, tumor tissue undergoes reflex NGS testing for BRCA1/2 to assess eligibility for PARPi. Although parallel testing confers advantages, this model duplicates healthcare resources. Here, we prospectively assessed the feasibility of tumor-first multigene testing by comparing tumor tissue with germline testing of peripheral blood. An 18-gene NGS panel was used to test tumor and germline DNA (n = 106 patients). In 26 patients, 27 tumor Tier I or II variants were identified, with 16/27 (59%) being germline pathogenic variants (PV) (13 BRCA1/2; 3 other genes) and 11/27 (41%) somatic variants (9 BRCA1/2; 2 other). In 51/106 patients, there were no tumor variants (excluding TP53), of which one patient had a germline BRCA1 copy number variant deletion in exon 12. Tumor-first testing detected variant-positive and variant-negative germline cases in 105/106 patients (99.1%). Among 50 BRCA-negative patients, 14/50 (28%) were homologous recombination deficiency (HRD)-positive. Therefore, we demonstrate that multigene NGS tumor-testing is effective in identifying germline variants in EOC with a < 1% false-negative rate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».