A Study of Pre-Analytical Variables and Optimization of Extraction Method for Circulating Tumor DNA Measurements by Digital Droplet PCR
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Circulating free DNA (cfDNA) is an exciting novel method to diagnose, monitor, and predict resistance and response to cancer therapies, with the potential to radically alter the management of cancer patients. To fulfill its potential, greater knowledge about preanalytical variables is required to optimize and standardize the collection process, and maximize the yield and utility of the small quantities of cfDNA extracted. METHODS: To this end, we have compared the cfDNA extraction efficiency of three different protocols, including a protocol developed in house (Jewish General Hospital). We evaluated the impact on cfDNA levels of preanalytical variables including speed and timing of the second centrifugation and the use of k-EDTA and CTAD blood collection tubes. Finally, we analyzed the impact on fractional abundance of targeted pre-amplification and whole genome amplification on tumor and circulating tumor DNA (ctDNA) from patients with breast cancer. RESULTS: Making use of a novel protocol for cfDNA extraction we increased cfDNA quantities, up to double that of commercial kits. We found that a second centrifugation at 3,000 g on frozen plasma is as efficient as a high-speed (16,000 g) centrifugation on fresh plasma and does not affect cfDNA levels. CONCLUSIONS: These results allow for the implementation of protocols more suitable to the clinical setting. Finally, we found that, unlike targeted gene amplification, whole genome amplification resulted in altered fractional abundance of selected ctDNA variants. IMPACT: Our study of the preanalytical variables affecting cfDNA recovery and testing will significantly enhance the quality and application of ctDNA testing in clinical oncology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».