Evaluating the Utility of ctDNA in Detecting Residual Cancer and Predicting Recurrence in Patients with Serous Ovarian Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Ovarian cancer has a high case fatality rate, but patients who have no visible residual disease after surgery have a relatively good prognosis. The presence of any cancer cells left in the peritoneal cavity after treatment may precipitate a cancer recurrence. In many cases, these cells are occult and are not visible to the surgeon. Analysis of circulating tumour DNA in the blood (ctDNA) may offer a sensitive method to predict the presence of occult (non-visible) residual disease after surgery and may help predict disease recurrence. We assessed 48 women diagnosed with serous ovarian cancer (47 high-grade and 1 low-grade) for visible residual disease and for ctDNA. Plasma, formalin-fixed paraffin-embedded (FFPE) tumour tissue and white blood cells were used to extract circulating free DNA (cfDNA), tumour DNA and germline DNA, respectively. We sequenced DNA samples for 59 breast and ovarian cancer driver genes. The plasma sample was collected after surgery and before initiating chemotherapy. We compared survival in women with no residual disease, with and without a positive plasma ctDNA test. We found tumour-specific variants (TSVs) in cancer cells from 47 patients, and these variants were sought in ctDNA in their post-surgery plasma. Fifteen (31.9%) of the 47 patients had visible residual disease; of these, all 15 had detectable ctDNA. Thirty-one patients (65.9%) had no visible residual disease; of these, 24 (77.4%) patients had detectable ctDNA. Of the patients with no visible residual disease, those patients with detectable ctDNA had higher mortality (20 of 27 died) than those without detectable ctDNA (3 of 7 died) (HR 2.32; 95% CI: 0.67–8.05), although this difference was not statistically significant (p = 0.18). ctDNA in post-surgical serum samples may predict the presence of microscopic residual disease and may be a predictor of recurrence among women with ovarian cancer. Larger studies are necessary to validate these findings.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».