Circulating tumor DNA (ctDNA) and correlations with clinical prognostic factors in patients with metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC).
Notice bibliographique
Résumé
186 Background: Sequencing of ctDNA is a minimally invasive method to study somatic DNA alterations. Quantitation and characterization of ctDNA may correlate with tumor burden and poor risk clinical features, but this is unproven in mCRPC. Methods: We performed deep targeted sequencing of 73 mCRPC-related genes in plasma ctDNA from 136 treatment naïve mCRPC patients. Fraction of ctDNA was determined by quantifying somatic mutant allele frequency and the deviation from heterozygosity for germline single nucleotide polymorphisms at regions of somatic copy number alterations. Baseline clinical factors were correlated with ctDNA fraction and genomic aberrations. Results: ctDNA could be quantified in 86/136 (63%) patients. Increasing fraction correlated with elevated ALP (chi2, p < 0.001), LDH (p < 0.001) and presence of liver metastasis (p = 0.01). Patients with any one of these factors were more likely to have a ctDNA fraction ≥ 40% (67% vs 36% of patients with neither factor, p = 0.001) and less likely to have unquantifiable ctDNA (26% vs 49%, p = 0.006). A decreased ctDNA fraction was associated with metastases only to lymph nodes (p = 0.012). Among the most frequently aberrant genes were Androgen Receptor (AR), p53, RB1, and PTEN, present in 38%, 30%, 23% and 22% of patients, respectively. Aberrations were associated with poor prognosis factors, including: AR and p53 alterations, which both correlated with presence of liver metastasis (p = 0.020 and p = 0.004 respectively), elevated LDH (p = 0.001, p < 0.001), and presence of ≥ 10 bone metastasis (p = 0.018, p = 0.017); PTEN deletion which correlated with elevated ALP (p < 0.001), elevated LDH (p = 0.001), ≥ 10 bone metastasis (p = 0.009) and time to CPRC of < 12 months (p = 0.021); and RB1 correlated with ≥ 10 bone metastasis (p = 0.009). Conclusions: We found an association between poor prognostic factors and increasing ctDNA fraction in patients with mCRPC. Genomic aberrations, particularly alteration in AR, p53 and PTEN, correlated with poor prognostic factors. These data show that clinical factors may help predict ctDNA yield in patients with mCRPC, and also provide insight into the role of deleterious genetic alterations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».