Cell-free methylated DNA (cfMeDNA) immunoprecipitation and high throughput sequencing technology (cfMeDIP-seq) in patients with clear cell renal cell carcinoma (ccRCC).
Notice bibliographique
Résumé
3052 Background: CfmeDNA is a promising biomarker for non-invasive assessment of solid tumors: i) MeDNA is tissue- and tumor-specific ii) cfDNA methylation changes are stable unlike DNA alterations iii) ‘methylation target size’ is larger than identifying specific genomic alterations and, therefore, more sensitive. CfMeDIP-seq is a sensitive assay for genome-wide bisulfite-free cfMeDNA profiling, that requires 1-10 ng input DNA. We tested the feasibility of cfMeDIP-seq to detect ccRCC across TNM stages. Methods: We evaluated plasma cfDNA collected prior to nephrectomy in 46 pts with ccRCC: 25 stage I, 7 stage II, 6 stage III, 8 stage IV. cfMeDIP-seq involves four steps: 1) cfDNA end-repair, A-tailing, and adapter ligation 2) cfMeDNA immunoprecipitation and enrichment using an Ab targeting 5-methylcytosine (quality control by qPCR to ensure <1% of unMeDNA and >99% reaction specificity) 3) adapter-mediated PCR to amplify cfMeDNA 4) high-throughput NGS for cfMeDNA data. A previously-derived model (Shen et al, Nature, 2018) was used to classify pts as having ccRCC or not based on cfMeDNA. cfMeDIP-seq paired end data was reduced to 300 bp windows of the genome that map to CpG islands, shores, shelves, and FANTOM5 enhancers; a classifier was then built using the top 1,000 most variable fragments between pts with ccRCC and cancer-free controls. Statistical comparisons were performed in the R statistical environment, with the caret package being used for classifier construction and evaluation. Results: The average amount of cfDNA isolated from 1 ml of ccRCC plasma was 19.8±39.8 ng/µL [1.95-260]. Greater than 99% specificity of reaction and <1% of unMeDNA was achieved in 46/46 samples (100%). The previously-derived classifier of ccRCC correctly predicted 46/46 pts (100%) as having ccRCC. Across 3 rounds of 5-fold cross-validation, the classifier performed with a Cohen’s Kappa of 0.93. Conclusions: CfMeDIP-seq is a non-invasive, cost-effective, and sensitive assay to detect cancer-specific cfmeDNA in ccRCC pts prior to nephrectomy. With further validation, cfmeDNA may detect minimal residual disease after nephrectomy for ‘precision’ adjuvant therapy.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».