Targeted Next-Generation Sequencing of Circulating Tumor DNA Mutations among Metastatic Breast Cancer Patients
Notice bibliographique
Résumé
Liquid biopsy through the detection of circulating tumor DNA (ctDNA) has potential advantages in cancer monitoring and prediction. However, most previous studies in this area were performed with a few hotspot genes, single time point detection, or insufficient sequencing depth. In this study, we performed targeted next-generation sequencing (NGS) with a customized panel in metastatic breast cancer (MBC) patients. Fifty-four plasma samples were taken before chemotherapy and after the third course of treatment for detection and analysis. Paired lymphocytes were also included to eliminate clonal hematopoiesis (CH)-related alternatives. A total of 1182 nonsynonymous mutations in 419 genes were identified. More ctDNA mutations were detected in patients with tumors > 3 cm (p = 0.035) and HER2(−) patients (p = 0.029). For a single gene, the distribution of ctDNA mutations was also correlated with clinical characteristics. Multivariate regression analysis revealed that HER2 status was significantly associated with mutation burden (OR 0.02, 95% CI 0–0.62, p = 0.025). The profiles of ctDNA mutations exhibited marked discrepancies between two time points, and baseline ctDNA was more sensitive and specific than that after chemotherapy. Finally, elevated ctDNA mutation level was positively correlated with poor survival (p < 0.001). Mutations in ctDNA could serve as a potential biomarker for the evaluation, prediction, and clinical management guidance of MBC patients with chemotherapy.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».