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Enregistrement W4386913763 · doi:10.3390/ijms241814388

Evaluating the Utility of ctDNA in Detecting Residual Cancer and Predicting Recurrence in Patients with Serous Ovarian Cancer

2023· article· en· W4386913763 sur OpenAlexafffund
Jie Wei Zhu, Fabian Wong, Agata Szymiczek, Gabrielle Ene, Shiyu Zhang, Taymaa May, Steven A. Narod, Joanne Kotsopoulos, Mohammad R. Akbari

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensPublic Health OntarioPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health NetworkMcMaster UniversityWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesPeter Gilgan Foundation
Mots-clésOvarian cancerSerous ovarian cancerSerous fluidCancerOncologyResidualMedicineInternal medicineCancer recurrenceComputer scienceAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,171

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,318 · 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 tête enseignante, 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

Citations25
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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