Mutation profiling of tumor DNA from plasma and tumor tissue of colorectal cancer patients with a novel, high-sensitivity multiplexed mutation detection platform
Notice bibliographique
Résumé
// Evelyn Kidess 1 , Kyra Heirich 1 , Matthew Wiggin 2 , Valentina Vysotskaia 2 , Brendan C. Visser 1 , Andre Marziali 2 , Bertram Wiedenmann 3 , Jeffrey A. Norton 1 , Mark Lee 2 , Stefanie S. Jeffrey 1 and George A. Poultsides 1 1 Department of Surgery, Stanford University School of Medicine, Stanford, CA, USA 2 Boreal Genomics, Mountain View, CA, USA and Vancouver, BC, Canada 3 Deparment of Medicine, Division of Hepatology and Gastroenterology, Charité University Hospital, Berlin, Germany Correspondence: Stefanie S. Jeffrey, email: // George A. Poultsides, email: // Keywords : biomarker, circulating tumor DNA, colon cancer, ctDNA, hepatic metastasis Received : September 04, 2014 Accepted : December 09, 2014 Published : December 10, 2014 Abstract BACKROUND: Circulating tumor DNA (ctDNA) holds promise as a non-invasive means for tumor monitoring in solid malignancies. Assays with high sensitivity and multiplexed analysis of mutations are needed to enable broad application. METHODS: We developed a new assay based on sequence-specific synchronous coefficient of drag alteration (SCODA) technology, which enriches for mutant DNA to achieve high sensitivity and specificity. This assay was applied to plasma and tumor tissue from non-metastatic and metastatic colorectal cancer (CRC) patients, including patients undergoing surgical resection for CRC liver metastases. RESULTS: Across multiple characterization experiments, the assay demonstrated a limit of detection of 0.001% (1 molecule in 100,000) for the majority of the 46 mutations in the panel. In CRC patient samples (n=38), detected mutations were concordant in tissue and plasma for 93% of metastatic patients versus 54% of non-metastatic patients. For three patients, ctDNA identified additional mutations not detected in tumor tissue. In patients undergoing liver metastatectomy, ctDNA anticipated tumor recurrence earlier than carcinoembryonic antigen (CEA) value or imaging. CONCLUSIONS: The multiplexed SCODA mutation enrichment and detection method can be applied to mutation profiling and quantitation of ctDNA, and is likely to have particular utility in the metastatic setting, including patients undergoing metastatectomy.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».