Cell-free DNA (cfDNA): Clinical Significance and Utility in Cancer Shaped By Emerging Technologies
Notice bibliographique
Résumé
Precision oncology is predicated upon the ability to detect specific actionable genomic alterations and to monitor their adaptive evolution during treatment to counter resistance. Because of spatial and temporal heterogeneity and comorbidities associated with obtaining tumor tissues, especially in the case of metastatic disease, traditional methods for tumor sampling are impractical for this application. Known to be present in the blood of cancer patients for decades, cell-free DNA (cfDNA) is beginning to inform on tumor genetics, tumor burden, and mechanisms of progression and drug resistance. This substrate is amenable for inexpensive noninvasive testing and thus presents a viable approach to serial sampling for screening and monitoring tumor progression. The fragmentation, low yield, and variable admixture of normal DNA present formidable technical challenges for realization of this potential. This review summarizes the history of cfDNA discovery, its biological properties, and explores emerging technologies for clinically relevant sequence-based analysis of cfDNA in cancer patients. Molecular barcoding (or Unique Molecular Identifier, UMI)-based methods currently appear to offer an optimal balance between sensitivity, flexibility, and cost and constitute a promising approach for clinically relevant assays for near real-time monitoring of treatment-induced mutational adaptations to guide evidence-based precision oncology. Mol Cancer Res; 14(10); 898-908. ©2016 AACR.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».