Quantifying copy number variations in cell-free DNA for potential clinical utility from a large prostate cancer cohort.
Notice bibliographique
Résumé
5072 Background: Prostate cancer (PrCa) is the most frequent non-dermatological malignancy in the male population. Genomic instability resulting in copy number variation (CNV) is a hallmark of malignant transformation. CNV traces from tumors in cell-free DNA (cfDNA) of prostate cancer patients may be identified through massive parallel sequencing (MPS) of serum DNA. These CNV traces may be biomarkers of cancer with clinical applications for screening and follow-up. Methods: DNA was extracted from serum of 205 PrCa patients (Gleason 2 to10), 207 age matched male controls (HC), 10 men with benign hyperplasia (BPH) and 10 with prostatitis (PiS). DNA was amplified using random primers, tagged with a unique molecular identifier per sample, sequenced on a SOLiD system and aligned to the human genome (Build 37). Hits were counted in sliding 100kbp intervals and normalized. Using a random-resampling procedure, genomic regions showing copy number variations in cfDNA that distinguish PrCa from HC were selected. A model using 20 cfDNA regions was cross-validated and used as cfDNA biomarker. Receiver operator characteristics (ROC) curves were calculated for assessment of diagnostic performance by means of area under the curve (AUC). Results: To assess whether CNVs in cfDNA are indicative of PrCa, the number of regions with significant CNV deviation was counted in a first subset of 82 PrCa. Using only the number of regions as measure resulted in an AUC of 0.81 (0.7 – 0.9, p<0.001). Therefore, all samples were used to select regions (n=80) in random resampling (50/50). These regions were used to define a highly significant 20-regions model using five rounds of 10-fold cross-validation (AUC: 0.85±0.7; p< 10-7). This final model discriminated between PrCa and HC with an AUC of 0.92 (0.87 – 0.95) reaching a calculated accuracy of 83%. Both BPH and PiS could be distinguished from PrCa using the cfDNA CNV biomarker with a predicted accuracy of 90%. Conclusions: MPS revealed that only a limited number of chromosomal regions showing CNVs are necessary to achieve statistical separation between prostate cancer and controls. This technique may prove to be clinically useful for screening and follow up of men with prostate cancer.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».