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Enregistrement W4379284398 · doi:10.1200/jco.2023.41.16_suppl.1028

Concordance between liquid and tissue biopsy in participants with newly diagnosed recurrent breast cancer.

2023· article· en· W4379284398 sur OpenAlexaff
Ana Elisa Lohmann, Marguerite Ennis, Pamela J. Goodwin, Zachary Veitch, Christine B. Brezden, Katarzyna J. Jerzak, Kathie Baer, Samuel Martel, Julie Lemieux, José Luiz Guimarães, David W. Cescon, Michael P. Thirlwell, Megan Slade, Giuseppe Di, Rick Wenstrup, Josée-Lyne Ethier, Sara V. Soldera

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensQueen's UniversityMcGill University Health CentreWestern UniversityHôpital Charles-Le MoyneUniversité de SherbrookeUniversity of TorontoUniversity Health NetworkLondon Health Sciences CentreUniversité LavalRoyal Victoria Regional Health CentreStatistics CanadaSunnybrook Health Science CentrePrincess Margaret Cancer CentreMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLiquid biopsyConcordanceBiopsyCirculating tumor cellCancerBreast cancerPathologyMetastatic breast cancerInternal medicineOncologyMetastasis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1028 Background: Tissue biopsy is recommended to confirm breast cancer (BC) recurrence. Liquid biopsy [including circulating tumour cells (CTCs) and circulating tumour DNA (ctDNA)] is a non-invasive approach for detecting cancer that may provide information to identify treatment choices and replace invasive biopsies. This ongoing study aims to assess the concordance between tissue and liquid biopsy testing in subjects presenting with suspicion of distant recurrence from BC. Methods: Patients with suspected metastatic BC were enrolled; tumour characteristics and treatment were recorded. Blood samples were collected within 30 days before tissue biopsy, or within 7-28 days after tissue biopsy and before any systemic or radiation treatment. Samples were shipped to EPIC Sciences and processed within 96 hours; after plasma isolation, nucleated cells were plated; slides and plasma were banked. CTCs were identified using Epic Sciences digital imaging and machine learning algorithms. Single-cell isolation for genomic ctDNA analysis was performed. Cell free DNA was analyzed using a validated NGS panel to detect ctDNA alterations. The presence of metastases was classified as suspicious, highly suspicious, definitely metastatic BC or other by the treating oncologist based on the patient's clinical presentation and biopsy pathology results. Epic Sciences classified samples into similar categories based on CTC and ctDNA assay results. These classifications were performed independently. Sensitivity of the Epic Sciences methodology to detect metastatic BC (as determined by the treating oncologist), and its false positive rate were calculated. Results: 100 patients were enrolled from June 2020 to October 2022; shipping delays precluded EPIC assays in six patients; 94 patients were analyzed. Of 83 cases deemed suspicious, highly suspicious, or definitely metastatic BC by the treating oncologist, 61 were also deemed so by Epic Sciences (sensitivity of 73.5%, 95% confidence interval, CI 63.1% - 81.9%). Of 66 cases assigned as suspicious, highly suspicious, or definitely metastatic BC by the Epic Sciences, 4 had new primary cancers (3 lung cancer, 1 hepatocarcinoma), for a false positive rate of 6.1% (95% CI 1.9% - 15.0%). One additional case was classified as un-specified adenocarcinoma (possibly breast) by the treating oncologist; resolution awaits further follow-up. Conclusions: Preliminary results show that 73.5% of distant BC recurrences were correctly identified by liquid biopsy. A small number of false positive results occurred in patients with other new primary cancers. Additional analyses with CTC characterization are ongoing. [Table: see text]

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,356 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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