Reflex somatic testing for the detection of <i>FGFR</i> alterations in urinary tract carcinomas: A dual-institutional experience
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the prevalence and clinicopathologic associations of FGFR-altered urinary tract carcinomas in institutions incorporating reflex testing. METHODS: Next-generation sequencing was prospectively performed on urinary tract carcinomas for the detection of FGFR1-4 alterations at 2 tertiary care centers (2021-2025), using the Oncomine Comprehensive Assay (OCA) v3 DNA and OCA Plus RNA. Reflex testing was conducted on metastatic and/or advanced (pT3/4) carcinomas. RESULTS: The cohort included 366 patients (239 lower tract carcinomas, 72 upper tract carcinomas, and 55 metastases). Median age was 72.5 years (range, 36-97). Fifty-nine (16.1%) tumors were FGFR-altered. Forty-nine (13.4%) patients with actionable FGFR alterations (33 FGFR3 mutations, 13 FGFR3 fusions, and 3 FGFR2 mutations) were all 55 years or older (P = .097). The prevalence of actionable FGFR alterations was significantly higher in upper vs lower tract carcinomas (23.8% vs 13.8%, P = .007) and in lung metastases vs other metastatic sites (57.1% vs 10.4%, P = .002). A higher frequency was also seen in metastases vs primary tumors (16.4% vs 12.9%), although this difference did not reach statistical significance (P = .482). Actionable FGFR alterations were observed in urothelial carcinoma not otherwise specified (40/261) and in urothelial carcinoma with squamous differentiation (6/43), micropapillary features (2/11), or nested features (2/7). CONCLUSIONS: The detection rate for FGFR1-4 alterations in a real-world, dual-institution cohort of urinary tract carcinomas was reported.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».