Applications of Circulating Tumor DNA in a Cohort of Phase I Solid Tumor Patients Treated With Immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The correlation between blood-based tumor mutation burden (bTMB) and tissue-based tumor mutation burden(tTMB) has not been broadly tested in a multicancer cohort. Here, we assess the correlation between bTMB with tTMB in phase I trial patients treated with immunotherapy. As an exploratory analysis, we evaluated circulating tumor DNA (ctDNA) dynamics in responders. Methods Patients treated with immunotherapy at the Princess Margaret phase I trials unit were enrolled. Pretreatment plasma ctDNA and matched normal blood controls were collected. Available archival tissue formalin-fixed paraffin-embedded (FFPE) samples were analyzed. A 425-gene panel was used to sequence both ctDNA and FFPE samples. Samples with TMB within the highest tertile were considered as high TMB. Results Thirty-eight patients were accrued from 25 different trials, 86.8% of which involved an anti-PD-1/PD-L1 agent. Thirty patients (78.9%) had detectable mutations in ctDNA, of which the median (range) bTMB was 5 (1-53) mutations per megabase (mut/Mb). Of the 22 patients with available FFPE samples, mutations were detected in 21 (95.4%); the median (range) tTMB was 6 (2-124) mut/Mb. Among the 16 patients with detectable mutations in both FFPE and ctDNA, a statistically significant correlation between bTMB and tTMB was observed (ρ = 0.71; P = .002). High TMB was not associated with better survival. All 3 responders had a decrease in the variant allele frequency of mutations detected in ctDNA at a second timepoint relative to baseline, indicating a potential early marker of response. Conclusions In this small series, bTMB correlated with tTMB. An on-treatment decrease in VAF of mutations detected in ctDNA at baseline was observed in responders. Larger studies to verify our findings are warranted.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».