Longitudinal analysis of individual cfDNA methylome patterns in metastatic prostate cancer
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Disease progression and therapeutic resistance are hallmarks of advanced stage prostate cancer (PCa), which remains a major cause of cancer-related mortality around the world. Longitudinal studies, coupled with the use of liquid biopsies, offer a potentially new and minimally invasive platform to study the dynamics of tumour progression. Our aim was to investigate the dynamics of personal DNA methylomic profiles of metastatic PCa (mPCa) patients, during disease progression and therapy administration. RESULTS: Forty-eight plasma samples from 9 mPCa patients were collected, longitudinally, over 13-21 months. After circulating cell-free DNA (cfDNA) isolation, DNA methylation was profiled using the Infinium MethylationEPIC BeadChip. The top 5% most variable probes across time, within each individual, were utilised to study dynamic methylation patterns during disease progression and therapeutic response. Statistical testing was carried out to identify differentially methylated genes (DMGs) in cfDNA, which were subsequently validated in two independent mPCa (cfDNA and FFPE tissue) cohorts. Individual cfDNA global methylation patterns were temporally stable throughout the disease course. However, a proportion of CpG sites presented a dynamic temporal pattern that was consistent with clinical events, including different therapies, and were prominently associated with genes linked to immune response pathways. Additionally, study of the tumour fraction of cfDNA identified > 2000 DMGs with dynamic methylation patterns. CONCLUSIONS: Longitudinal assessment of cfDNA methylation in mPCa patients unveiled dynamic patterns associated with disease progression and therapy administration, thus highlighting the potential of using liquid biopsies to study PCa evolution at a methylomic level.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle