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Enregistrement W3168034500 · doi:10.1186/s13046-021-01984-w

Circulating tumor DNA tracking through driver mutations as a liquid biopsy-based biomarker for uveal melanoma

2021· article· en· W3168034500 sur OpenAlexafffund
Prisca Bustamante, Thupten Tsering, Jacqueline Coblentz, Christina Mastromonaco, Mohamed Abdouh, Cristina Fonseca, Rita Pinto Proença, Nadya Blanchard, Claude Laure Dugé, Rafaella Atherino Schmidt Andujar, Emma Youhnovska, Miguel N. Burnier, Sonia Callejo, Julia V. Burnier

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental & Clinical Cancer Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Oncology and Treatments
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de MontréalMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesConsejo Nacional de Ciencia y Tecnología, GuatemalaMitacsConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaMcGill University Health Centre
Mots-clésLiquid biopsyDigital polymerase chain reactionMelanomaBiopsyMedicineBiomarkerCirculating tumor cellCell-free fetal DNACancerPathologyPrimary tumorCancer researchMetastasisOncologyInternal medicineGeneBiologyPolymerase chain reaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Uveal melanoma (UM) is the most common intraocular tumor in adults. Despite good primary tumor control, up to 50% of patients develop metastasis, which is lethal. UM often presents asymptomatically and is usually diagnosed by clinical examination and imaging, making it one of the few cancer types diagnosed without a biopsy. Hence, alternative diagnostic tools are needed. Circulating tumor DNA (ctDNA) has shown potential as a liquid biopsy target for cancer screening and monitoring. The aim of this study was to evaluate the feasibility and clinical utility of ctDNA detection in UM using specific UM gene mutations. METHODS: We used the highly sensitive digital droplet PCR (ddPCR) assay to quantify UM driver mutations (GNAQ, GNA11, PLCβ4 and CYSTLR2) in cell-free DNA (cfDNA). cfDNA was analyzed in six well established human UM cell lines with known mutational status. cfDNA was analyzed in the blood and aqueous humor of an UM rabbit model and in the blood of patients. Rabbits were inoculated with human UM cells into the suprachoroidal space, and mutated ctDNA was quantified from longitudinal peripheral blood and aqueous humor draws. Blood clinical specimens were obtained from primary UM patients (n = 14), patients presenting with choroidal nevi (n = 16) and healthy individuals (n = 15). RESULTS: The in vitro model validated the specificity and accuracy of ddPCR to detect mutated cfDNA from UM cell supernatant. In the rabbit model, plasma and aqueous humor levels of ctDNA correlated with tumor growth. Notably, the detection of ctDNA preceded clinical detection of the intraocular tumor. In human specimens, while we did not detect any trace of ctDNA in healthy controls, we detected ctDNA in all UM patients. We observed that UM patients had significantly higher levels of ctDNA than patients with nevi, with a strong correlation between ctDNA levels and malignancy. Noteworthy, in patients with nevi, the levels of ctDNA highly correlated with the presence of clinical risk factors. CONCLUSIONS: We report, for the first time, compelling evidence from in vitro assays, and in vivo animal model and clinical specimens for the potential of mutated ctDNA as a biomarker of UM progression. These findings pave the way towards the implementation of a liquid biopsy to detect and monitor UM tumors.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,284
Tête enseignante GPT0,576
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations68
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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