Abstract 3385: Pre-diagnosis plasma cell-free DNA methylation profiling reveals signatures of cancers up to7 years prior to clinical detection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cancer survival rates are significantly improved when detected at early stages, particularly when the tumour is still localised to the tissue of origin. However, effective screening tools for early cancer detection is currently limited to a subset of cancer types. Profiling cell-free DNA (cfDNA) patterns has emerged as a prominent non-invasive biomarker for detection and subtyping of cancers. However, owing to difficulties in observing the early development of human malignancies as cancers are often detected once they become symptomatic, most cancer biomarker and evolution studies to date have primarily examined the genomics from solid tumour or liquid biopsies following a diagnosis. Utilizing cfDNA as a screening tool for early cancer detection requires profiling of blood plasma samples collected from asymptomatic individuals prior to the diagnosis of cancers to enable assessment of the earliest detectability and predictive performance of potential biomarkers. Here, we leverage the Canadian Partnership for Tomorrow’s Health Project (CanPaTH), to profile blood plasma collected prior to the clinical detection of underlying cancers. Specifically, we use cell-free methylated DNA immunoprecipitation and high-throughput sequencing (cfMeDIP-seq), a highly sensitive assay for profiling cfDNA methylomes, to profile over 300 blood plasma samples collected up to seven years prior to the detection of a breast, prostate or pancreatic cancer, in addition to matched controls with no history of cancer free through follow-up. We identified differentially methylated signatures in pre-diagnosis cfDNA that discriminated cancer-free controls from pre-diagnosis cancer cases up to seven years before diagnosis, and demonstrated that these markers were reflective of differentially methylated in cancer tissue relative to normal tissue and peripheral blood leukocytes. Further, predictive modelling reveals that cfDNA methylation markers in blood are predictive of pre-diagnosis breast cancer cases, achieving an average test AUROC of 0.75 (95% CI: 0.70 - 0.80). Predictive models trained solely with pre-diagnosis cfDNA methylation samples were also predictive of prostate and pancreatic cancer samples collected following diagnosis, achieving an average test AUROCs of 0.95 (95% CI: 0.93-0.96) and 0.96 (95% CI: 0.94-0.97) respectively. In our current studies, we focus specifically on breast, prostate and pancreatic cancer cases, and are extending this to further pan-cancer applications in subsequent investigations. Citation Format: Nicholas Cheng, David Soave, Kimberly Skead, Tom Ouellette, Scott Bratman, Daniel De Carvalho, Philip Awadalla. Pre-diagnosis plasma cell-free DNA methylation profiling reveals signatures of cancers up to7 years prior to clinical detection [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2022; 2022 Apr 8-13. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2022;82(12_Suppl):Abstract nr 3385.
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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) | 0,003 | 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 ».