Clinical Validation of Human Papilloma Virus Circulating Tumor DNA for Early Detection of Residual Disease After Chemoradiation in Cervical Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE Most cervical cancers are caused by human papilloma virus (HPV), and HPV circulating tumor DNA (ctDNA) may identify patients at highest risk of relapse. Our pilot study using digital polymerase chain reaction (dPCR) showed that detectable HPV ctDNA at the end of chemoradiation (CRT) is associated with inferior progression-free survival (PFS) and that a next-generation sequencing approach (HPV-seq) may outperform dPCR. We aimed to prospectively validate HPV ctDNA as a tool for early detection of residual disease. METHODS This prospective, multicenter validation study accrued patients with stage IB-IVA cervical cancer treated with CRT between 2017 and 2022. Participants underwent phlebotomy at baseline, end of CRT, 4-6 weeks post-CRT, and 3 months post-CRT for HPV ctDNA levels. Plasma HPV genotype–specific DNA levels were quantified using both dPCR and HPV-seq. The primary end point was 2-year PFS. RESULTS With a median follow-up of 2.2 (range, 0.5-5.5) years, there were 24 PFS events among the 70 patients with HPV+ cervical cancer. Patients with detectable HPV ctDNA on dPCR at the end of CRT, 4-6 weeks post-CRT, and 3 months post-CRT had significantly worse 2-year PFS compared with those with undetectable HPV ctDNA (77% v 51%, P = .03; 82% v 15%, P < .001; and 82% v 24%, P < .001, respectively); the median lead time to recurrence was 5.9 months. HPV-seq showed similar results as dPCR. On multivariable analyses, detectable HPV ctDNA on dPCR and HPV-seq remained independently associated with inferior PFS. CONCLUSION Persistent HPV ctDNA after CRT is independently associated with inferior PFS. HPV ctDNA testing can identify, as early as at the end of CRT, patients at high risk of recurrence for future treatment intensification trials.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».