随着我们对基因组学和基因检测的理解不断加深,医疗决策的个性化也在同步推进。通过精心设计医疗护理以满足个人的特定需求,患者可以获得更好的长期结果、减少毒性并改善医疗体验。基因检测通常用于帮助诊断临床表现,甚至指导监测。通过持续调查,研究已开始根据与基因变异的独特关系来描述进一步的治疗意义。在这篇综述中,我们采取先发制人的方法来了解特定基因变异与可用疗法之间关系的现有证据。这篇综述揭示了一系列不同的关系,从有据可查的临床方法到具有未来应用潜力的调查结果。研究中确定的治疗剂范围从高度特异性的靶向疗法到具有与基因变异相似风险因素的药物。与国家标准化治疗方法相结合,医生在为患者制定个性化治疗计划时适当考虑这些关系至关重要。
1. 西班牙加那利群岛拉斯帕尔马斯大学生物医学与健康研究所 (IUIBS),生物化学与分子生物学、生理学、遗传学和免疫学系。 2. 西班牙萨拉曼卡生物医学研究所 (IBSAL)、癌症分子和细胞生物学研究所-CSIC 和 CIBERONC。 3. 西班牙加那利群岛加那利群岛癌症研究所 (ICIC)。 4. 西班牙加那利群岛拉斯帕尔马斯大学生物医学与健康研究所 (IUIBS)、分子与转化药理学、临床科学系。 5. 西班牙加那利群岛拉斯帕尔马斯大学生物医学与健康研究中心 (IUIBS) 和马德里自治大学“Alberto Sols”CSIC 生物医学研究所附属于 CSIC 的生物医学单位,马德里,西班牙 6. 美国费城天普大学计算分子科学研究所和化学系。 7. 美国南卡罗来纳大学药学院药物研发和生物医学科学系,哥伦比亚,美国。 8. 西班牙加那利群岛拉古纳大西洋药物中心(CEAMED SA)。
背景:与基因组规模的患者分析数据相结合的生物医学知识越来越多,为个性化肿瘤学提供了前所未有的机会。但是,大量知识和数据需要可扩展的方法来提供可行的信息以支持临床医生决策[1]。目的:开发整合有关患者的所有相关临床和基因组数据的软件和方法,并能够发现最佳的个性化治疗选择,以及支持文献知识和数据。方法:我们利用语义知识图(SKG),这是一种以对象和关系形式代表医学数据的数据库,链接了几个癌症数据库中先前未连接的信息。为了构建此SKG(Oncodashkb),我们使用BioCypher库[2]。然后,我们整合了来自高级浆液卵巢癌患者的临床数据,包括有关Decider项目(https://deciderproject.eu)收集的基因组变化的信息。然后可以查询SKG,以收集将患者特异性改变与可操作药物联系起来的证据路径。结果:我们的方法提供了完全自动化,系统的和可重复的数据集成工作流程,以及使用现有专家制造的本体论来提供互操作性和语义描述。综合数据由分子肿瘤板的专家评估,并允许以视觉上可访问的格式探索相关的临床和基因组患者数据,旨在易于解释临床医生。重要的是,我们希望该系统揭示从多种融合证据到多摩尼克患者数据的强大案例以及对最新临床和实验知识的广泛且自动化的综述。结论:使用图形数据库作为有价值的工具出现的决策支持系统,通过揭示各种患者数据和以易于理解的格式显示的治疗选项之间的新连接。
摘要:精准医疗需要准确的多基因临床诊断。在目前的临床实践中,靶向新一代测序 (NGS) 对手术标本变异调用的最低置信阈值设定为 2%-5%。然而,很少有研究使用基于捕获的超深度靶向测序来识别广泛的可操作变异,其检测限 (LOD) 为 1%。对 372 例来自未经治疗的原发性肺腺癌患者的手术标本进行了 AmoyDx® Essential NGS 面板的基于捕获的超深度靶向测序(带 UMI 的双索引测序接头),以检测与每位患者相关的可操作的体细胞驱动突变。报告了单核苷酸变异、插入/缺失事件和重排。进行了扩增-阻滞突变系统 (ARMS) 检测和荧光原位杂交 (FISH) 以验证 EGFR 和 ALK、ROS1 和 RET 融合中的热点突变。在可测序的非同义变异中,80.5% (352/437) 的样本被鉴定为可操作变异,最常见的是 EGFR 突变 (59.7%, 261/437),其次是 KRAS 突变 (5.5%, 24/437)、PIK3CA 突变 (3.7%, 16/437)、ALK 重排 (3.4%, 15/437)、BRAF 突变 (2.7%, 12/437)、ERBB2 突变 (2.5%, 11/437) 和 RET 重排 (2.3%, 10/437)。共计 7.2% (28/372) 的样本具有多个可操作突变。在 93 例未发生 EGFR、KRAS 或 BRAF 突变的三阴性病例中,26 例(28%)检测到基因融合。在 328 份样本中,318 份样本(97.0%)的 EGFR ARMS 检测结果与 NGS 一致,32 份样本中,30 份样本(93.8%)的 ALK/ROS1/RET 融合基因 ARMS/FISH 检测结果与 NGS 一致。在这里,我们证明了基于捕获的超深度靶向测序方法(其 LOD 为 1%)可以分析初治肺腺癌患者手术标本中多种可操作变异,这突出了初治患者进行基因组分析的必要性。
(未经同行评审认证)是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2023 年 5 月 30 日发布。;https://doi.org/10.1101/2023.05.30.542412 doi:bioRxiv preprint
基于循环肿瘤 DNA (ctDNA) 的分子分析正在通过多基因下一代测序 (NGS) 面板在晚期癌症患者的临床实践中迅速获得关注。然而,临床结果仍然描述不详,需要通过对血浆 ctDNA 中检测到基因组改变的患者进行个性化治疗来进一步验证。在这里,我们描述了通过 ctDNA 液体活检检测 InVisionFirst ® -Lung 在血浆中发现可操作改变的致癌成瘾晚期 NSCLC 患者的结果、3 个月时的疾病控制率 (DCR) 和无进展生存期 (PFS)。对 81 名晚期 NSCLC 患者进行了汇总回顾性分析,这些患者具有预测对目前 FDA 批准药物有反应的所有类型的改变:致敏常见 EGFR 突变(78%,n = 63)和 T790M(73%,46/63)、ALK / ROS1 基因融合(17%,n = 14)和 BRAF V600E 突变(5%,n = 4)。所有患者均通过先前的组织基因组分析确认了液体活检中检测到的可操作驱动改变,并且所有患者都接受了个性化治疗。在接受匹配靶向治疗的 82 名患者中,10% 为一线患者,41% 为二线患者,49% 为二线以上患者。 73% (46/63) 的患者在 TKI 复发时被检测到获得性 T790M,所有潜在患者 (34/46) 均根据 ctDNA 结果开始奥希替尼治疗。81 名可评估患者的 3 个月 DCR 为 86%。中位 PFS 为 14.8 个月 (12.1-22.9 个月)。基线 ctDNA 等位基因驱动基因分数与个性化治疗的反应率无关 (p = 0.29)。ctDNA 分子分析是一种准确可靠的工具,可用于检测晚期 NSCLC 患者中临床相关的分子改变。靶向治疗的临床结果支持将基于扩增子的 NGS ctDNA 分析液体活检用于晚期 NSCLC 患者的一线和复发检测。
摘要:由于开创性的发展和持续进展,晚期和转移性非小细胞肺癌(NSCLC)的治疗已成为一项令人兴奋但越来越多的任务。这特别适用于随着致癌驱动因素改变的NSCLC亚组。虽然具有各种酪氨酸激酶抑制剂(TKIS)的表皮生长因子受体(EGFR)被渗透和变性淋巴瘤激酶(ALK)重新培养的NSCLC是在过去的几年和新的Tkis实践中已确定的新靶标。即使对于KRAS突变,很长一段时间以“不可靶向”的改变,有希望的新药正在出现。对抗性机制的检测和深入分子分析进一步推动了新的治疗策略的发展。本综述的目的是全面概述NSCLC中有目标致癌性改变的景观。
基于循环肿瘤 DNA (ctDNA) 的分子分析正在通过多基因下一代测序 (NGS) 面板在晚期癌症患者的临床实践中迅速获得关注。然而,临床结果仍然描述不详,需要通过对血浆 ctDNA 中检测到基因组改变的患者进行个性化治疗来进一步验证。在这里,我们描述了通过 ctDNA 液体活检检测 InVisionFirst ® -Lung 在血浆中发现可操作改变的致癌成瘾晚期 NSCLC 患者的结果、3 个月时的疾病控制率 (DCR) 和无进展生存期 (PFS)。对 81 名晚期 NSCLC 患者进行了汇总回顾性分析,这些患者具有预测对目前 FDA 批准药物有反应的所有类型的改变:致敏常见 EGFR 突变(78%,n = 63)和 T790M(73%,46/63)、ALK / ROS1 基因融合(17%,n = 14)和 BRAF V600E 突变(5%,n = 4)。所有患者均通过先前的组织基因组分析确认了液体活检中检测到的可操作驱动改变,并且所有患者都接受了个性化治疗。在接受匹配靶向治疗的 82 名患者中,10% 为一线患者,41% 为二线患者,49% 为二线以上患者。 73% (46/63) 的患者在 TKI 复发时被检测到获得性 T790M,所有潜在患者 (34/46) 均根据 ctDNA 结果开始奥希替尼治疗。81 名可评估患者的 3 个月 DCR 为 86%。中位 PFS 为 14.8 个月 (12.1-22.9 个月)。基线 ctDNA 等位基因驱动基因分数与个性化治疗的反应率无关 (p = 0.29)。ctDNA 分子分析是一种准确可靠的工具,可用于检测晚期 NSCLC 患者中临床相关的分子改变。靶向治疗的临床结果支持将基于扩增子的 NGS ctDNA 分析液体活检用于晚期 NSCLC 患者的一线和复发检测。
This report outlines priorities and actionable recommendations to protect citizens' rights, ensure fairness, and maximize the positive impact of AI systems, whilst safeguarding against their risks. Participants call for leveraging AI to address current societal issues such as medical research, climate change, disinformation… and push for inclusive, bottom-up governance where they can remain engaged, from policy design to ongoing evaluation.
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