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Enregistrement W3036495611 · doi:10.1158/1557-3265.liqbiop20-a45

Abstract A45: HPV sequencing facilitates ultrasensitive detection of HPV circulating tumor DNA

2020· article· en· W3036495611 sur OpenAlexaff
Eric Leung, Kathy Han, Jinfeng Zou, Zhen Zhao, Yangqiao Zheng, Ting Ting Wang, Lillian L. Siu, Trevor J. Pugh, Scott V. Bratman

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreOccupational Cancer Research Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOncologyInternal medicineCervixMinimal residual diseaseChemoradiotherapyCancerPrecision medicineAdjuvantPersonalized medicineCervical cancerDiseaseStage (stratigraphy)PathologyBioinformaticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Human papillomavirus (HPV)-associated cancers often present with locoregionally confined disease and are treated with curative intent. An emerging treatment paradigm includes radical therapy (i.e., chemoradiotherapy or surgery) followed by adjuvant treatment. Accurate detection of minimal residual disease (MRD) following radical therapy could enable personalized use of adjuvant treatment. The HPV genome offers a convenient circulating tumor (ct)DNA marker for HPV-associated cancers, but current methods such as digital (d)PCR provide insufficient accuracy for accurate MRD detection and for other clinical applications in patients with low disease burden. We asked whether a next-generation sequencing approach (HPV-seq) could provide quantitative and qualitative assessment of HPV ctDNA in low-disease-burden settings. Methods: We conducted preclinical technical validation studies on HPV-seq using cervix cancer cell lines. We then applied HPV-seq retrospectively to a prospective multicenter cohort study of locally advanced cervix cancer patients accrued from 2015 to 2016 (NCT02388698). Patients were treated with radical chemoradiotherapy with blood obtained at baseline, end of treatment, and 3 months post-treatment. Median follow-up was 27.5 months. In 38 plasma samples from 17 patients, HPV-seq results were compared with dPCR. The primary outcome was progression-free survival according to end-of-treatment HPV ctDNA detectability. Results: HPV-seq achieved reproducible detection of HPV DNA at levels <0.01%. HPV-seq and dPCR results were highly correlated (R=0.98, p=1.8E-22) with HPV-seq detecting ctDNA at levels down to 0.001% in dPCR-negative post-treatment samples. Detectable HPV ctDNA at the end-of-treatment timepoint was associated with inferior progression-free survival (log-rank p=0.05) with 100% sensitivity and 67% specificity for recurrence. Accurate HPV genotyping was successful from 100% of pretreatment plasma samples. HPV ctDNA fragment sizes were consistently shorter than non-cancer-derived cell-free DNA fragments (median fragment size difference: 22 bp) regardless of HPV genotype or clinical setting. Conclusions: HPV-seq is a quantitative method for ctDNA detection that outperforms dPCR. HPV-seq also reveals qualitative information about ctDNA fragments such as HPV genotype and ctDNA fragment length distribution. Our findings will have implications for MRD detection in HPV-related cancers. Future prospective studies are needed to confirm that patients with undetectable HPV ctDNA following chemoradiotherapy have exceptionally high cure rates. Citation Format: Eric Leung, Kathy Han, Jinfeng Zou, Zhen Zhao, Yangqiao Zheng, Ting Ting Wang, Lillian L. Siu, Trevor J. Pugh, Scott V. Bratman. HPV sequencing facilitates ultrasensitive detection of HPV circulating tumor DNA [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 A45.

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)0,001
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,170
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,268 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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