Abstract 1984: Investigating circulating tumor DNA as a biomarker of cancer progression and recurrence in sarcoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective: Circulating tumour DNA (ctDNA) is an active area of research in many types of cancer due to its value as a non-invasive diagnostic tool. Despite making up a small fraction of total cell-free DNA (cfDNA), detection of ctDNA has been made possible given advances in next generation sequencing and Digital Droplet PCR (ddPCR). CtDNA testing has some key advantages compared to tissue biopsy; ease of repetition provides a means of real-time monitoring of treatment response and signs of recurrence in cancer. This has specific relevance in sarcoma, where early detection of recurrence may provide an opportunity for faster intervention and can potentially lead to better prognostic outcomes. The purpose of this study is to determine if ctDNA is detectable in plasma samples collected from sarcoma patients and to validate our pre-analytical procedures and to identify opportunities to optimize our protocols for future use. Methods: 20 ml of blood samples were collected from 270 soft tissue sarcoma and osteosarcoma patients with or without pre-operative adjuvant treatment and processed to separate the plasma. Cf DNA was isolated from 2ml of plasma and the quantity and quality assessment was performed by qRT-PCR and capillary electrophoresis, respectively. Whole exome sequencing (WES) was performed on 6 matched tumor-blood DNA samples to identify tumour specific single nucleotide alterations. Sequence variants identified from WES analysis were used to design primers and probes to detect the tumor specific alterations in the corresponding ctDNA in those 6 cases using ddPCR. Results: Of the 60 patient samples analysed to date, the majority were positive for cfDNA. Quality assessment of 41cfDNA by capillary electrophoresis showed peaks approximately 170 bp in size, characteristic of cfDNA. WES of 6 patients' matched tumor-blood samples identified many tumor specific variants. Six of those sequence variants on SMAD4, COL19A1, DDX3X, ADGRG4, HECW1 and FOXR2 genes (Table 1) were used to design primers and probes to detect the tumour specific alterations in the corresponding ctDNA using dd PCR. We observed the presence tumour specific mutations in all corresponding ctDNAs tested in this study. Table 1:Identification of tumour specific variants by WESCaseGeneSNVSarcoma SubtypeVariant Allele Frequency1SMAD4T1584CMyxofibrosarcoma86%2COL19A1G1252AUndifferentiated pleomorphic sarcoma50%3DDX3XA1038COsteosarcoma54%4ADGRG4T6361CLiposarcoma65%5HECW1C1874AMyxofibrosarcoma25%6FOXR2C130GMyxofibrosarcoma24% Conclusions: Our ongoing study to evaluate the use of ctDNA as a biomarker in sarcoma monitoring shows promise related to the efficiency of our protocols and assays. Further testing is ongoing to assess the clinical value in sarcoma. Citation Format: Nalan Gokgoz, Paige Darville-O'Quinn, Ainaz Malekoltojari, Patrick Prochazka, Peter C. Ferguson, Jay S. Wunder, Irene L. Andrulis. Investigating circulating tumor DNA as a biomarker of cancer progression and recurrence in sarcoma [abstract]. In: Proceedings of the Annual Meeting of the American Association for Cancer Research 2020; 2020 Apr 27-28 and Jun 22-24. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2020;80(16 Suppl):Abstract nr 1984.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».