CN111304330A - 肺癌多病灶诊断系统 - Google Patents

肺癌多病灶诊断系统 Download PDF

Info

Publication number
CN111304330A
CN111304330A CN202010147633.0A CN202010147633A CN111304330A CN 111304330 A CN111304330 A CN 111304330A CN 202010147633 A CN202010147633 A CN 202010147633A CN 111304330 A CN111304330 A CN 111304330A
Authority
CN
China
Prior art keywords
module
information
lung cancer
result
mutation
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202010147633.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111304330B (zh
Inventor
王凯
程春燕
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Origimed Technology Shanghai Co ltd
Original Assignee
Origimed Technology Shanghai Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Origimed Technology Shanghai Co ltd filed Critical Origimed Technology Shanghai Co ltd
Priority to CN202010147633.0A priority Critical patent/CN111304330B/zh
Publication of CN111304330A publication Critical patent/CN111304330A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111304330B publication Critical patent/CN111304330B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q1/00—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions
    • C12Q1/68—Measuring or testing processes involving enzymes, nucleic acids or microorganisms; Compositions therefor; Processes of preparing such compositions involving nucleic acids
    • C12Q1/6876—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes
    • C12Q1/6883—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes for diseases caused by alterations of genetic material
    • C12Q1/6886—Nucleic acid products used in the analysis of nucleic acids, e.g. primers or probes for diseases caused by alterations of genetic material for cancer
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/20—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for computer-aided diagnosis, e.g. based on medical expert systems
    • C—CHEMISTRY; METALLURGY
    • C12—BIOCHEMISTRY; BEER; SPIRITS; WINE; VINEGAR; MICROBIOLOGY; ENZYMOLOGY; MUTATION OR GENETIC ENGINEERING
    • C12Q—MEASURING OR TESTING PROCESSES INVOLVING ENZYMES, NUCLEIC ACIDS OR MICROORGANISMS; COMPOSITIONS OR TEST PAPERS THEREFOR; PROCESSES OF PREPARING SUCH COMPOSITIONS; CONDITION-RESPONSIVE CONTROL IN MICROBIOLOGICAL OR ENZYMOLOGICAL PROCESSES
    • C12Q2600/00—Oligonucleotides characterized by their use
    • C12Q2600/156—Polymorphic or mutational markers

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Organic Chemistry (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Proteomics, Peptides & Aminoacids (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Zoology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Wood Science & Technology (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Genetics & Genomics (AREA)
  • Hospice & Palliative Care (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Microbiology (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Oncology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Measuring Or Testing Involving Enzymes Or Micro-Organisms (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)

Abstract

本发明涉及医学诊断领域，具体而言，涉及一种肺癌多病灶诊断系统，所述系统包括：样本信息处理模块、第一诊断模块、第二诊断模块以及信息输出模块，第一诊断模块、第二诊断模块根据肺癌致癌的驱动基因和热点突变对病灶来源于多原发还是转移进行判断，从而实现了对肺癌多病灶的分子判定。

Description

肺癌多病灶诊断系统
技术领域
本发明涉及医学诊断领域，具体而言，涉及一种肺癌多病灶诊断系统。
背景技术
中国的流行病学调查显示，肺癌在各种肿瘤中的发生率及死亡率均占据首位。多原发肺癌(multiple primary lung cancer,MPLC)是指在同一患者肺内同时或先后发生两个或两个以上的原发性恶性肿瘤，若两个肺部恶性肿瘤的诊断间隔时间在6个月之内，则称同时性多原发肺癌(synchronous MPLC,sMPLC)。
肺既是容易发生原发癌，也是容易发生转移的器官，在进行多病灶肺癌的临床诊断时，一个要点就是先要区分转移的情况和多个原发性肺癌的情况：一种是一个为原发灶其他为转移灶；另一种是原发灶在肺外器官，肺内病灶均为转移瘤。这是由于上述两种情况的临床治疗及其预后完全不同。对于转移造成多病灶肺癌，其基本无手术机会，远期生存率低。而多个原发性肺癌的情况大多为早期癌，术后5年生存率较高。
现有技术中主要基于组织病理学诊断的方法对多病灶肺癌的情况进行诊断，其主要流程如图1所示。
但该方法仅能从组织病理学的角度对肺癌病灶进行判断，容易掺杂诊断者更多的主观因素，对诊断者于经验要求较高，并且临床上会遇到仅从病理角度难以判断的样本，因而难以大规模推广使用。
有鉴于此，特提出本发明。
发明内容
本发明涉及一种肺癌多病灶诊断系统，所述系统包括：
样本信息处理模块、第一诊断模块、第二诊断模块以及信息输出模块；
1)所述样本信息模块用于接受患者受检对象信息，所述受检对象信息至少包括肺癌各个病灶的肺癌相关基因突变检测结果，所述肺癌相关基因包括如下基因：
表1
Figure BDA0002401312710000021
Figure BDA0002401312710000031
Figure BDA0002401312710000041
若病灶之间的所述肺癌相关基因仅存在1个共突变，则所述样本信息模块将判断结果输出给第一诊断模块；
2)所述第一诊断模块判断所述共突变所在基因是否与下述基因中的任一种相同：
表2
AKT1 GTF2I PLXNB2
BRAF H3F3A PMS1
CACNA1A HRAS PPP2R1A
CCND1 IDH1 PTPN11
CDK4 IDH2 PTPRC
CHD4 KIT RAC1
CTNNB1 KLF5 RHOA
CUL1 KRAS RQCD1
EEF1A1 MACF1 SETBP1
EGFR MAP2K1 SF1
EIF1AX MAPK1 SF3B1
ERBB2 MSH3 SMARCA4
ERBB3 MTOR SOS1
ERCC2 MYC SOX17
FGFR2 NFE2L2 SPOP
FGFR3 NRAS U2AF1
FOXA1 PCBP1 UNCX
GNA11 PIK3CA WT1
GNAQ PIK3CG
GRIN2D PIK3R2
若存在相同基因，则所述第一诊断模块将判断结果输出给第二诊断模块，不存在则输出“肺内转移”结果至信息输出模块；
3)所述第二诊断模块判断所述共突变基因是否为人群频率≥10％的热点突变EGFR或KRAS；若结果为否，则输出“肺内转移”结果至信息输出模块；
若结果为是，则进一步判断该共突变是否为存在所述共突变的多个人群频率最高的变异；
若结果为是，直接结束程序并输出“无法判断”结果至信息输出模块；若结果为否，直接结束程序并输出“多原发性肺癌”结果至信息输出模块。
本发明所提供的肺癌多病灶诊断系统操作简单，评估结果显示直观，采用本发明提供的系统，可以准确、快速地对肺癌多病灶人群进行合理的诊断，且诊断过程中不掺杂主观因素，具有重要的临床应用价值。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为现有技术中基于组织病理学诊断的方法对多病灶肺癌的情况进行诊断的流程示意图；
图2为本发明一个实施例的诊断流程示意图；
图3为本发明一个实施例的对临床肺癌多病灶患者的检测结果；
图4为本发明一个实施例的对临床肺癌多病灶患者的检测结果与已有的技术方法判断结果进行比较的结果。
具体实施方式
现将详细地提供本发明实施方式的参考，其一个或多个实例描述于下文。提供每一实例作为解释而非限制本发明。实际上，对本领域技术人员而言，显而易见的是，可以对本发明进行多种修改和变化而不背离本发明的范围或精神。例如，作为一个实施方式的部分而说明或描述的特征可以用于另一实施方式中，来产生更进一步的实施方式。
因此，旨在本发明覆盖落入所附权利要求的范围及其等同范围中的此类修改和变化。本发明的其它对象、特征和方面公开于以下详细描述中或从中是显而易见的。本领域普通技术人员应理解本讨论仅是示例性实施方式的描述，而非意在限制本发明更广阔的方面。
本发明涉及一种肺癌多病灶诊断系统，所述系统包括：
样本信息处理模块、第一诊断模块、第二诊断模块以及信息输出模块；
1)所述样本信息模块用于接受患者受检对象信息，所述受检对象信息至少包括肺癌各个病灶的肺癌相关基因突变检测结果，所述肺癌相关基因包括表1所述基因：
若病灶之间的所述肺癌相关基因仅存在1个共突变，则所述样本信息模块将判断结果输出给第一诊断模块；
2)所述第一诊断模块判断所述共突变所在基因是否与表2所述基因：
若存在相同基因，则所述第一诊断模块将判断结果输出给第二诊断模块，不存在则输出“肺内转移”结果至信息输出模块；
3)所述第二诊断模块判断所述共突变基因是否为人群频率≥10％的热点突变EGFR或KRAS；若结果为否，则输出“肺内转移”结果至信息输出模块；
若结果为是，则进一步判断该共突变是否为存在所述共突变的多个人群频率最高的变异；
若结果为是，直接结束程序并输出“无法判断”结果至信息输出模块；若结果为否，直接结束程序并输出“多原发性肺癌”结果至信息输出模块。
其中，表2所示基因为目前已知的致癌驱动基因。
本发明对于仅1个共突变的病灶，首先判断是否属于致癌的驱动基因之一，其次结合人群背景判断是否属于在相应人群中变异频率大于或等于10％的热点突变；最后，在变异对应的各病灶中，分别对其频率进行判断，判断其是否为各病灶中频率最高的变异。根据判别结果，对病灶来源于多原发还是转移进行判断。从而实现了对肺癌多病灶的分子判定。
该系统可以准确、快速地对肺癌多病灶人群进行合理的诊断，指导个体化的精准治疗策略，具有重要的临床应用价值。
肺癌相关基因突变检测优选采用高通量测序技术进行。
在一些实施方式中，若病灶之间的所述肺癌相关基因均未发生突变，则所述样本信息模块直接结束程序并输出“无法判断”结果至信息输出模块。
在一些实施方式中，若病灶之间的所述肺癌相关基因发生突变，但不存在共突变，则所述样本信息模块直接结束程序并输出“多原发性肺癌”结果至信息输出模块。
在一些实施方式中，若病灶之间的所述肺癌相关基因存在2个或2个以上共突变，则所述样本信息模块直接结束程序并将输出“肺内转移”结果至信息输出模块。
在一些实施方式中，所述受检对象信息还包括受检对象的人种信息，若为华裔非混血人种，则步骤2)中人群频率≥10％的热点突变EGFR或KRAS仅判断EGFR的L858R和EGFR的E746_A750del两个位点；
若为西方人种，则步骤2)中人群频率≥10％的热点突变EGFR或KRAS仅判断KRASG12C。
西方人种可以为欧盟国家、北美、澳大利亚或新西兰裔的非混血人种。
在一些实施方式中，所述受检对象信息还包括受检对象的照片、年龄、性别、身高、体重、民族、饮食习惯、用药史、心情状况、出现症状至就诊时间、家族遗传病史、宗教信仰、吸烟频次、运动类型及频次中的一项或多项。
在一些实施方式中，所述系统还包括系统人员权限控制模块，其控制内容包括各功能模块的使用权限控制，以及定义人工锁屏或无操作自动锁屏功能。
在一些实施方式中，所述信息输出模块通过报告系统主界面输出信息。
在一些实施方式中，所述报告系统主界面显示的信息包括下列内容中的一项、多项或全部：
1).调用所述标本信息接收功能模块中的受检对象信息并进行展示；
2).日期信息的记录和修改功能；
3).调用肺癌多病灶诊断结果文字模板展示，并提供修改权限；
4).报告的打印以及建立自定义报告模板；自定义项目包括受检对象编号、报告头、检测值、参考值、报告图片、健康建议、审核人、打印人。
在一些实施方式中，所述日期信息包括：采样时间、送样时间、仪器检测日期、用户信息录入日期、接收仪器检测结果日期、审核报告日期、打印报告日期以及发送报告日期中的一项或多项。
利用该系统对40例肺癌多病灶样本进行判断
对临床40例肺癌多病灶患者进行578基因的二代测序检测，图3展示了40例患者检测结果。利用本技术发明的方法结合检测结果，对其进行判定，分析出28例患者为多原发(MPLC)，7例为肺内转移(IPM)，5例患者利用本方法无法判断。
将本发明所提供的系统对临床判断的结果，与已有的分子病理学技术方法进行比较。4例用组织病理学无法判断的患者利用本技术方法得到了判断(患者3,7,8,15)。24例患者的判断在两种方法中是一致的。因而系统可作为组织学判断的一个补充，从而更为快速准确地对肺癌多病灶进行诊断。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种肺癌多病灶诊断系统，其特征在于，所述系统包括：
样本信息处理模块、第一诊断模块、第二诊断模块以及信息输出模块；
1)所述样本信息模块用于接受患者受检对象信息，所述受检对象信息至少包括肺癌各个病灶的肺癌相关基因突变检测结果，所述肺癌相关基因包括如下基因：
Figure FDA0002401312700000011
Figure FDA0002401312700000021
Figure FDA0002401312700000031
若病灶之间的所述肺癌相关基因仅存在1个共突变，则所述样本信息模块将判断结果输出给第一诊断模块；
2)所述第一诊断模块判断所述共突变所在基因是否与下述基因中的任一种相同：
AKT1 GTF2I PLXNB2 BRAF H3F3A PMS1 CACNA1A HRAS PPP2R1A CCND1 IDH1 PTPN11 CDK4 IDH2 PTPRC CHD4 KIT RAC1 CTNNB1 KLF5 RHOA CUL1 KRAS RQCD1 EEF1A1 MACF1 SETBP1 EGFR MAP2K1 SF1 EIF1AX MAPK1 SF3B1 ERBB2 MSH3 SMARCA4 ERBB3 MTOR SOS1 ERCC2 MYC SOX17 FGFR2 NFE2L2 SPOP FGFR3 NRAS U2AF1 FOXA1 PCBP1 UNCX GNA11 PIK3CA WT1 GNAQ PIK3CG GRIN2D PIK3R2
若存在相同基因，则所述第一诊断模块将判断结果输出给第二诊断模块，不存在则输出“肺内转移”结果至信息输出模块；
3)所述第二诊断模块判断所述共突变基因是否为人群频率≥10％的热点突变EGFR或KRAS；若结果为否，则输出“肺内转移”结果至信息输出模块；
若结果为是，则进一步判断该共突变是否为存在所述共突变的多个人群频率最高的变异；
若结果为是，直接结束程序并输出“无法判断”结果至信息输出模块；若结果为否，直接结束程序并输出“多原发性肺癌”结果至信息输出模块。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，若病灶之间的所述肺癌相关基因均未发生突变，则所述样本信息模块直接结束程序并输出“无法判断”结果至信息输出模块。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，若病灶之间的所述肺癌相关基因发生突变，但不存在共突变，则所述样本信息模块直接结束程序并输出“多原发性肺癌”结果至信息输出模块。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，若病灶之间的所述肺癌相关基因存在2个或2个以上共突变，则所述样本信息模块直接结束程序并将输出“肺内转移”结果至信息输出模块。
5.根据权利要求1～4任一项所述的系统，其特征在于，所述受检对象信息还包括受检对象的人种信息，若为华裔非混血人种，则步骤2)中人群频率≥10％的热点突变EGFR或KRAS仅判断EGFR的L858R和EGFR的E746_A750del两个位点；
若为西方人种，则步骤2)中人群频率≥10％的热点突变EGFR或KRAS仅判断KRAS G12C。
6.根据权利要求1～4任一项所述的系统，其特征在于，所述受检对象信息还包括受检对象的照片、年龄、性别、身高、体重、民族、饮食习惯、用药史、心情状况、出现症状至就诊时间、家族遗传病史、宗教信仰、吸烟频次、运动类型及频次中的一项或多项。
7.根据权利要求1～4任一项所述的系统，其特征在于，所述系统还包括系统人员权限控制模块，其控制内容包括各功能模块的使用权限控制，以及定义人工锁屏或无操作自动锁屏功能。
8.根据权利要求1～4任一项所述的系统，其特征在于，所述信息输出模块通过报告系统主界面输出信息。
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述报告系统主界面显示的信息包括下列内容中的一项、多项或全部：
1).调用所述标本信息接收功能模块中的受检对象信息并进行展示；
2).日期信息的记录和修改功能；
3).调用肺癌多病灶诊断结果文字模板展示，并提供修改权限；
4).报告的打印以及建立自定义报告模板；自定义项目包括受检对象编号、报告头、检测值、参考值、报告图片、健康建议、审核人、打印人。
10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述日期信息包括：采样时间、送样时间、仪器检测日期、用户信息录入日期、接收仪器检测结果日期、审核报告日期、打印报告日期以及发送报告日期中的一项或多项。
CN202010147633.0A 2020-03-05 2020-03-05 肺癌多病灶诊断系统 Active CN111304330B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010147633.0A CN111304330B (zh) 2020-03-05 2020-03-05 肺癌多病灶诊断系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010147633.0A CN111304330B (zh) 2020-03-05 2020-03-05 肺癌多病灶诊断系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111304330A true CN111304330A (zh) 2020-06-19
CN111304330B CN111304330B (zh) 2022-08-23

Family

ID=71156943

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010147633.0A Active CN111304330B (zh) 2020-03-05 2020-03-05 肺癌多病灶诊断系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111304330B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113046441A (zh) * 2021-04-30 2021-06-29 中山大学孙逸仙纪念医院 用于快速辅助鉴别原发性多发肺癌与肺内转移癌的标记物组合物及其应用
WO2023006010A1 (zh) * 2021-07-28 2023-02-02 江苏为真生物医药技术股份有限公司 疾病病程监控系统、计算机可读存储介质以及电子设备

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150153346A1 (en) * 2013-11-15 2015-06-04 The Regents Of The University Of Michigan Lung cancer signature
CN107502654A (zh) * 2017-06-15 2017-12-22 至本医疗科技（上海）有限公司 用于实体瘤靶向用药指导的多基因富集和检测方法
CN108148910A (zh) * 2017-12-18 2018-06-12 广东省人民医院(广东省医学科学院) 一种肺癌相关的285基因靶向捕获测序试剂盒及其应用

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150153346A1 (en) * 2013-11-15 2015-06-04 The Regents Of The University Of Michigan Lung cancer signature
CN107502654A (zh) * 2017-06-15 2017-12-22 至本医疗科技（上海）有限公司 用于实体瘤靶向用药指导的多基因富集和检测方法
CN108148910A (zh) * 2017-12-18 2018-06-12 广东省人民医院(广东省医学科学院) 一种肺癌相关的285基因靶向捕获测序试剂盒及其应用

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
PAUL ROEPMAN ET AL.: "Added Value of 50-Gene Panel Sequencing to Distinguish Multiple Primary Lung Cancers from Pulmonary Metastases", 《THE JOURNAL OF MOLECULAR DIAGNOSTICS》 *
任凡等: "多原发肺癌诊断和治疗策略的系统性综述", 《药品评价》 *
陈大理等: "肺多原发癌或转移癌鉴别诊断研究进展", 《中华肿瘤防治杂志》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113046441A (zh) * 2021-04-30 2021-06-29 中山大学孙逸仙纪念医院 用于快速辅助鉴别原发性多发肺癌与肺内转移癌的标记物组合物及其应用
WO2023006010A1 (zh) * 2021-07-28 2023-02-02 江苏为真生物医药技术股份有限公司 疾病病程监控系统、计算机可读存储介质以及电子设备

Also Published As

Publication number Publication date
CN111304330B (zh) 2022-08-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Khorrami et al. Changes in CT radiomic features associated with lymphocyte distribution predict overall survival and response to immunotherapy in non–small cell lung cancer
Rios Velazquez et al. Somatic mutations drive distinct imaging phenotypes in lung cancer
Beane et al. A prediction model for lung cancer diagnosis that integrates genomic and clinical features
Hyman et al. Prospective blinded study of BRAF V600E mutation detection in cell-free DNA of patients with systemic histiocytic disorders
Herder et al. Clinical prediction model to characterize pulmonary nodules: validation and added value of 18 F-fluorodeoxyglucose positron emission tomography
Timmerman et al. Ovarian cancer prediction in adnexal masses using ultrasound‐based logistic regression models: a temporal and external validation study by the IOTA group
Ziai et al. CD8+ T cell infiltration in breast and colon cancer: A histologic and statistical analysis
US20170314081A1 (en) Methods of detecting cancer
EP2438197B1 (en) Methods of detecting cancer
Van den Bruel et al. People’s willingness to accept overdetection in cancer screening: population survey
CN110438228B (zh) 结直肠癌dna甲基化标志物
Amorim et al. Clinical and epidemiological profile of patients with early stage mycosis fungoides
CN111304330B (zh) 肺癌多病灶诊断系统
Gao et al. A radiomics nomogram for the preoperative prediction of lymph node metastasis in pancreatic ductal adenocarcinoma
Giri et al. Race, genetic West African ancestry, and prostate cancer prediction by prostate-specific antigen in prospectively screened high-risk men
Tokumoto et al. The usefulness of preoperative 18FDG positron-emission tomography and computed tomography for predicting the malignant potential of gastrointestinal stromal tumors
Datta et al. Predicting progression of low-grade oral dysplasia using brushing-based DNA ploidy and chromatin organization analysis
Zannoni et al. Intra‐and interobserver agreement with regard to describing adnexal masses using International Ovarian Tumor Analysis terminology: reproducibility study involving seven observers
Nelson et al. Mucinous cell clusters in infantile congenital pulmonary airway malformations mimic adult mucinous adenocarcinoma but are not associated with poor outcomes when appropriately resected
Liu et al. Value of contrast-enhanced CT based radiomic machine learning algorithm in differentiating gastrointestinal stromal tumors with KIT exon 11 mutation: a two-center study.
Vincenten et al. Clonality analysis of pulmonary tumors by genome-wide copy number profiling
Eertink et al. Baseline radiomics features and MYC rearrangement status predict progression in aggressive B-cell lymphoma
Shen et al. HER2 genetic intratumor heterogeneity is associated with resistance to trastuzumab and trastuzumab emtansine therapy in recurrent high-grade endometrial cancer
Xia et al. DNA methylation-based classification of small B-cell lymphomas: a proof-of-principle study
Goetsch Weisman et al. Neurofibromatosis‐and schwannomatosis‐associated tumors: Approaches to genetic testing and counseling considerations

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant