Allele-informed copy number evaluation of plasma DNA samples from metastatic prostate cancer patients: the PCF_SELECT consortium assay
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sequencing of cell-free DNA (cfDNA) in cancer patients’ plasma offers a minimally-invasive solution to detect tumor cell genomic alterations to aid real-time clinical decision-making. The reliability of copy number detection decreases at lower cfDNA tumor fractions, limiting utility at earlier stages of the disease. To test a novel strategy for detection of allelic imbalance, we developed a prostate cancer bespoke assay, PCF_SELECT, that includes an innovative sequencing panel covering ∼25 000 high minor allele frequency SNPs and tailored analytical solutions to enable allele-informed evaluation. First, we assessed it on plasma samples from 50 advanced prostate cancer patients. We then confirmed improved detection of genomic alterations in samples with <10% tumor fractions when compared against an independent assay. Finally, we applied PCF_SELECT to serial plasma samples intensively collected from three patients previously characterized as harboring alterations involving DNA repair genes and consequently offered PARP inhibition. We identified more extensive pan-genome allelic imbalance than previously recognized in prostate cancer. We confirmed high sensitivity detection of BRCA2 allelic imbalance with decreasing tumor fractions resultant from treatment and identified complex ATM genomic states that may be incongruent with protein losses. Overall, we present a framework for sensitive detection of allele-specific copy number changes in cfDNA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».