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Enregistrement W3109613928 · doi:10.1158/1538-7755.disp20-po-093

Abstract PO-093: Circulating tumor DNA (ctDNA) from peripheral blood is detectable among Ghanaian breast cancer patients

2020· article· en· W3109613928 sur OpenAlexaff
Samuel Terkper Ahuno, Lawrence Edusei, Nicolas Titiloye, Ernest Adjei, Joe‐Nat Clegg‐Lamptey, Joel Yarney, Beatrice Wiafe‐Addai, Baffour Awuah, Verne Vanderpuye, Máire A. Duggan, Seth Wiafe, Kofi Nyarko, Francis Aitpillah, Daniel Ansong, Thomas U. Ahearn, Alexander Kwarteng, Mustapha Abubakar, Montserrat García‐Closas, Gavin Ha, Jonine D. Figueroa, Paz Polak

Notice bibliographique

RevueCancer Epidemiology Biomarkers & Prevention · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerConcordanceMedicineInternal medicineOncologyCancerCopy-number variationBiologyGeneGenomeGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cancer incidence is rising and mortality rates are high in Africa, where access to molecular pathology is limited. Analysis of cancer-related mutations in circulating tumor DNA (ctDNA) from cell-free DNA (cfDNA) that is shed into the bloodstream by tumor cells could be transformative to the African continent and provide new molecular insights. Using samples collected from the Ghana Breast Health Study we tested whether whole-genome sequencing (WGS) of cfDNA could detect ctDNA and identify somatic alterations that drive breast cancer. We selected 15 breast cancer patients (median age 49.5 years) with duplicated plasma samples. Pathologic grade, age, and immunohistochemical (IHC) stains for estrogen receptor (ER), progesterone receptor (PR) and HER2 were available for the majority of patients (>80%). cfDNA extraction and WGS at 30x and 0.1x was performed. ichorCNA software was used on Next Generation Sequencing (NGS) read counts to estimate the ctDNA fraction and predict copy number alteration profiles. High depth 30x cfDNA-WGS analysis showed that all 15 breast cancer patients had 1% ctDNA or greater (median[IQR] 3.96%[2.22%-8.13%]). There was high concordance between estimated ctDNA fraction using 0.1x and 30x WGS (Pearson r = 0.9). Copy number profiling showed extensive amplification and deletion of multiple chromosomal regions containing important cancer genes (such as MYC, PIK3CA, TERT, and GATA3). Of the four patients classified as HER2 positive based on IHC, two had increased ERBB2 copy number (50 and 3 copies, respectively). Our data provide evidence that ctDNA-based genomic studies are possible and ctDNA analysis could be a tool for future molecular oncology studies in Africa for cancer etiology, surveillance and clinical trials. Citation Format: Samuel T. Ahuno, Lawrence Edusei, Nicolas Titiloye, Ernest Adjei, Joe-Nat Clegg-Lamptey, Joel Yarney, Beatrice Wiafe-Addai, Baffour Awuah, Verne Vanderpuye, Maire Duggan, Seth Wiafe, Kofi Nyarko, Francis Aitpillah, Daniel Ansong, Thomas Ahearn, Alexander Kwarteng, Mustapha Abubakar, Montserrat Garcia-Closas, Gavin Ha, Jonine D. Figueroa, Paz Polak, on behalf of the Ghana Breast Health Study Team. Circulating tumor DNA (ctDNA) from peripheral blood is detectable among Ghanaian breast cancer patients [abstract]. In: Proceedings of the AACR Virtual Conference: Thirteenth AACR Conference on the Science of Cancer Health Disparities in Racial/Ethnic Minorities and the Medically Underserved; 2020 Oct 2-4. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Epidemiol Biomarkers Prev 2020;29(12 Suppl):Abstract nr PO-093.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeObservationnel
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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