Blood and saliva‐derived <scp>ctDNA</scp> is a marker of residual disease after treatment and correlates with recurrence in human papillomavirus‐associated head and neck cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is an alarming increase in human papillomavirus-associated head and neck cancer (HNC), reaching epidemic levels. While patient prognosis is generally good, off-target treatment effects are associated with decreased quality of life. Thus, non-invasive strategies to predict treatment response and risk of recurrence could help de-escalate treatment. In this study, we tested circulating tumor (ct)DNA in liquid biopsies (blood/saliva) of HPV-positive HNC patients to assess treatment response and disease progression. METHODS: A total of 235 blood and saliva samples were collected from 60 HPV-positive and 17 HPV-negative HNC patients (control group) before and/or after treatment. Samples were analyzed using ddPCR for HPV16/18/31/33/35/45 and correlated with imaging and pathological examination. RESULTS: p < 0.00001), with high concordance between saliva and blood (93%). In matched samples, all patients positive for ctDNA before treatment showed significant reductions in ctDNA levels post treatment (p < 0.0001). All but one patient with persistent ctDNA after treatment showed residual tumor and subsequent recurrence. Finally, fragmentomic analysis revealed shifts in cell-free DNA fragment size after treatment, suggesting a complementary biomarker for treatment response. CONCLUSIONS: Blood and saliva were found to be good sources of HPV-ctDNA. The presence of ctDNA strongly correlated with treatment response, demonstrating clinical utility as a non-invasive biomarker to monitor tumor progression in HPV-positive HNC. Liquid biopsy based ctDNA testing could be an effective approach to predict recurrence and stratify patients for de-escalation of treatment, thereby improving quality of life.
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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 | 0,001 | 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 ».