Utility of circulating tumor DNA in cancer diagnostics with emphasis on early detection
Notice bibliographique
Résumé
Various recent studies have focused on analyzing tumor genetic material released into the blood stream, known as circulating tumor DNA (ctDNA). Herein, we describe current research on the application of ctDNA to cancer management, including prognosis determination, monitoring for treatment efficacy/relapse, treatment selection, and quantification of tumor size and disease burden. Specifically, we examine the utility of ctDNA for early cancer diagnostics focusing on the development of a blood test to detect cancer in asymptomatic individuals by sequencing and analyzing mutations in ctDNA. Next, we discuss the prospect of using ctDNA to test for cancer, and present our calculations based on previously published empirical findings in cancer and prenatal diagnostics. We show that very early stage (asymptomatic) tumors are not likely to release enough ctDNA to be detectable in a typical blood draw of 10 mL. Data are also presented showing that mutations in circulating free DNA can be found in healthy individuals and will likely be very difficult to distinguish from those associated with cancer.We conclude that the ctDNA test, in addition to its high cost and complexity, will likely suffer from the same issues of low sensitivity and specificity as traditional biomarkers when applied to population screening and early (asymptomatic) cancer diagnosis.
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».