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Enregistrement W3036029166 · doi:10.1158/1557-3265.liqbiop20-a03

Abstract A03: Evaluation of the Oncomine Pan-Cancer Cell-Free Assay for liquid biopsy profiling

2020· article· en· W3036029166 sur OpenAlexaff
Jane Bayani, Megan Hopkins, Melanie Spears, John M.S. Bartlett

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiquid biopsyCell-free fetal DNACancerBiopsyCancer researchMedicineBreast cancerCirculating tumor cellPathologyOncologyBiologyInternal medicineMetastasisGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Genomic profiling of liquid biopsies is no longer an emerging area of clinical research, but quickly becoming translated as part of contemporary clinical trials for use in the diagnostic setting. Comparatively less invasive than traditional solid tissue biopsy approaches, liquid biopsy specimens such as blood or urine can be used not only for early detection, but also for the monitoring of therapeutic response and progression. While custom circulating tumor DNA (ctDNA) assays are being academically developed for the profiling of specific biomarkers in a specific disease or therapeutic context, there are commercially available pan-cancer circulating nucleic acid (cNA) panels available. These commercially available panels can be used to reveal the spectrum of genomic changes within liquid biopsies and determine the level of sensitivity that can be obtained. In this study, we profiled 39 patients (n= 78 samples) with matched plasma and solid tumor to evaluate the Oncomine Pan-Cancer Cell-Free Assay, a 52-gene total nucleic acid panel for the detection of hotspot mutation and copy-number changes in key cancer driving genes. The evaluation cohort comprises 30 invasive breast cancers, 5 lung cancers, and 4 cancers of indeterminate origin, ranging from early and localized cancers to those that were characterized as late or metastatic. The Oncomine Pan-Cancer Cell-Free Assay utilizes molecular tagging technology to enable variant detection as low as 0.1%, given an optimal input of 20 ng of ctDNA. To determine whether variants detected using the Oncomine Pan-Cancer Cell-Free Assay were represented in the solid tumor, the solid tumor tissues were assayed using the Oncomine Pan-Cancer Cell-Free Assay in addition to the Oncomine Comprehensive Assay v3 (OCAv3). The OCAv3 profiles 161 pan-cancer genes for both full exon coverage as well as hotspot mutation and copy-number detection. Using these commercially available panels, for which OCAv3 is currently being utilized in the NCI-MATCH Trial (NCT02465060), we were able to validate the detection of genomic changes in the ctDNAs to the matching solid tissues; among them, MET mutations detected in the plasma of invasive breast cancers were identified in the matching solid tumor, as were PIK3CA and TP53 mutations, in addition to amplification of ERBB2. Similarly, KRAS mutations detected in the plasma of lung cancer patients were identified in the matched solid tumor. This presentation will summarize those findings with respect to the limit of detection obtained and the implications of monitoring progression and therapeutic response. These data suggest that existing commercial panels such as the Oncomine Pan-Cancer Cell-Free Assay, the Ion Torrent Platform, and Ion Reporter have the potential to be used in a routine clinical setting. Citation Format: Jane Bayani, Megan Hopkins, Melanie Spears, John M. S. Bartlett. Evaluation of the Oncomine Pan-Cancer Cell-Free Assay for liquid biopsy profiling [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Advances in Liquid Biopsies; Jan 13-16, 2020; Miami, FL. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2020;26(11_Suppl):Abstract nr A03.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,281
Tête enseignante GPT0,513
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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