Fragmentomics of cell-free DNA from targeted panels in genitourinary malignancies.
Notice bibliographique
Résumé
199 Background: The detection of genomic alterations in cancer is critical for identifying clinically actionable alterations for treatment decisions. Tumor samples historically have been required, but obtaining tissue for molecular profiling is not always feasible, especially in the metastatic setting. The isolation and analysis of cell-free DNA (cfDNA) including circulating tumor DNA (ctDNA) via blood-based “liquid” biopsies offers non-invasive sampling of the tumor. Recently, fragmentation patterns of cfDNA (i.e. “fragmentomics”) have emerged as a method for inferring epigenomic and transcriptomic information. However, these analyses use whole-genome sequencing, which lacks the necessary depth to cost-effectively assess genomic alterations, limiting the application of these techniques clinically. Methods: We developed a novel cfDNA fragmentomics machine learning approach for standard targeted cancer gene panels in order to identify genitourinary (GU) and non-GU cancers from two independent metastatic cancer cohorts: a published cohort from GRAIL (prostate cancer, non-GU cancers, normal samples, N=198) and an expanded institutional cohort from the University of Wisconsin (prostate adenocarcinoma, neuroendocrine prostate cancer (NEPC), renal cell carcinoma (RCC), bladder cancer, non-GU cancers, normal samples, n = 431). Results: In the GRAIL cohort, 10-fold cross-validation AUCs were 0.987 for identifying prostate cancer, 1.00 for normal samples, and ranged from 0.922-0.958 for the non-GU cancers. In the UW cohort, 10-fold cross-validation AUCs were 0.950 for bladder cancer, 0.982 for prostate cancer, 0.993 for NEPC, 0.925 for RCC, and 0.980 for normal samples, and ranged from 0.874-0.954 for non-GU cancers. Our assay can sensitively detect and accurately distinguish GU and non-GU malignancies despite a median ctDNA fraction of only 0.076 in the GRAIL cohort, and a median ctDNA fraction of only 0.022 in the UW cohort. Conclusions: Our enhanced machine learning approach for examining fragmentomics in standard cancer gene cfDNA panels unlocks the potential for these established assays to be utilized to answer critical clinical questions beyond somatic variant identification. The excellent performance of our innovative approach even in samples with low ctDNA fractions suggest potential applications such as multi-cancer early detection and minimal residual disease monitoring. This framework could dramatically expand the potential of already existing clinically used assays and minimizes barriers for continued biomarker development.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».