Droplet digital PCR-based detection of circulating tumor DNA from pediatric high grade and diffuse midline glioma patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The use of liquid biopsy is of potential high importance for children with high grade (HGG) and diffuse midline gliomas (DMG), particularly where surgical procedures are limited, and invasive biopsy sampling not without risk. To date, however, the evidence that detection of cell-free DNA (cfDNA) or circulating tumor DNA (ctDNA) could provide useful information for these patients has been limited, or contradictory. Methods We optimized droplet digital PCR (ddPCR) assays for the detection of common somatic mutations observed in pediatric HGG/DMG, and applied them to liquid biopsies from plasma, serum, cerebrospinal fluid (CSF), and cystic fluid collected from 32 patients. Results Although detectable in all biomaterial types, ctDNA presented at significantly higher levels in CSF compared to plasma and/or serum. When applied to a cohort of 127 plasma specimens from 41 patients collected from 2011 to 2018 as part of a randomized clinical trial in pediatric non-brainstem HGG/DMG, ctDNA profiling by ddPCR was of limited use due to the small volumes (mean = 0.49 mL) available. In anecdotal cases where sufficient material was available, cfDNA concentration correlated with disease progression in two examples each of poor response in H3F3A_K27M-mutant DMG, and longer survival times in hemispheric BRAF_V600E-mutant cases. Conclusion Tumor-specific DNA alterations are more readily detected in CSF than plasma. Although we demonstrate the potential of the approach to assessing tumor burden, our results highlight the necessity for adequate sample collection and approach to improve detection if plasma samples are to be used.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».