Using next generation sequencing to detect clinically relevant oncogene mutations in lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Modern care of patients with lung cancer requires rapid and accurate diagnosis leading to personalized therapies for individual patients based on molecular characteristics of their tumour. Detecting mutations that predict response to drug quickly and accurately is an essential part of this process. Next generation sequencing (NGS) technologies provide an alternative approach for detecting mutated oncogenes in cancer. We hypothesize that NGS is equal if not superior to standard methods for identifying targetable mutations in the EGFR and ALK genes in lung cancer. Methods: DNA and RNA from 38 formalin fixed paraffin embedded lung cancer samples (37 non-small cell lung cancer (NSCLC) and one small cell lung cancer (SCLC)) archived in Diagnostic Services Manitoba were collected and analyzed using gene enrichment methods from Archer Diagnostics followed by sequencing on the Illumina MiSeq NGS machine. Targeted DNA sequencing to detect the EGFR mutation was performed on 19 samples while targeted RNA sequencing was applied to 20 samples to identify the ALK gene rearrangement. The NGS results were compared with and confirmed by current clinical standard molecular tests for EGFR (real-time PCR) and ALK (immunohistochemistry and FISH). Results: Three cases were positive for the EGFR mutation and two other samples harbored the EML4-ALK fusion genes as determined by NGS. The concordance between NGS and real-time PCR for EGFR mutation detection was 88.9%. Additionally, the NGS methodology also provided profiles of other genes commonly mutated in NSCLC including KRAS and TP53. The consistency for ALK fusion testing was 100% between NGS and FISH. Conclusion: This study provides support that NGS is a promising diagnostic tool for mutation detection in NSCLC and holds strong potential for an alternative approach to identifying clinically relevant targets such as EGFR and ALK. Furthermore, NGS provides more information on cancer driven gene mutations than other traditional methods.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».