Pre-diagnosis plasma cell-free DNA methylome profiling up to seven years prior to clinical detection reveals early signatures of breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Profiling of cell-free DNA (cfDNA) has been well demonstrated to be a potential non-invasive screening tool for early cancer detection. However, limited studies have investigated the detectability of cfDNA methylation markers that are predictive of cancers in asymptomatic individuals. We performed cfDNA methylation profiling using cell-free DNA methylation immunoprecipitation sequencing (cfMeDIP-Seq) in blood collected from individuals up to seven years before a breast cancer diagnosis in addition to matched cancer-free controls. We identified differentially methylated cfDNA signatures that discriminated cancer-free controls from pre-diagnosis breast cancer cases in a discovery cohort that is used to build a classification model. We show that predictive models built from pre-diagnosis cfDNA hypermethylated regions can accurately predict early breast cancers in an independent test set (AUC=0.930) and are generalizable to late-stage breast cancers cases at the time of diagnosis (AUC=0.912). Characterizing the top hypermethylated cfDNA regions revealed significant enrichment for hypermethylation in external bulk breast cancer tissues compared to peripheral blood leukocytes and breast normal tissues. Our findings demonstrate that cfDNA methylation markers predictive of breast cancers can be detected in blood among asymptomatic individuals up to six years prior to clinical detection.
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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) | 0,001 | 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 ».