Abstract 7565: Tumor classification and deconvolution in liquid biopsy using enriched methylation sequencing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Cell-free DNA (cfDNA) detected in proximal body fluids has demonstrated potential for cancer detection using minimally invasive methodology. Our past work showed that tumor cfDNA is present in the cerebrospinal fluid (CSF) and other body fluids of patients with inconclusive standard of care testing. However, past work measuring copy number aberrations or somatic mutations was limited in cancer classification. To facilitate reliable classification, even at low tumor fractions and with fragmented DNA, we developed XR-methylSeq, a methylation sequencing platform to enrich for cell type-specific markers. Methods: We benchmarked XR-methylSeq with the K562 cell line and correlated the methylation values with gold standard measurement − whole genome bisulfite sequencing (WGBS). Methylation classifiers were applied for at least 22 cytology-positive body fluids, incorporating methylation array data from public references. T-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE) analysis was used for visualization in R. Deconvolution of cell type fractions for at least 29 (seven cytology-negative) body fluids and plasma samples was conducted using wgbstools. Cell type-specific markers were identified from a human DNA methylation atlas. Results: Benchmarks: XR-methylSeq has a 5-fold enrichment of the cell type-specific markers compared with WGBS. XR-methylSeq at 20 ng input highly correlates with WGBS at 2 μg (Pearson’s r = 0.97). Body Fluids: Thirteen cytology-positive CSF samples had copy number aberrations, 77% of them had concordant tumor classification, while the remaining 23% clustered with low tumor fraction samples. All nine lung primaries, including a low tumor fraction case that did not originally classify, showed a consistent cell-of-origin through deconvolution, as indicated by increased contributions from lung alveolar epithelial cells. Among six other body fluids, three exhibited the highest fractions aligning with the clinically identified cancer cell-of-origin. Additionally, the plasma cfDNA of a patient with acute liver injury had a higher fraction of hepatocyte signatures (22%) than the healthy control (8%). Conclusions: This research highlights the potential of XR-methylSeq as an enriched methylation profiling method useful for liquid biopsy applications. Citation Format: Jingru Yu, Lauren S. Ahmann, Yvette Y. Yao, Angus Toland, Alicia Snowden, Chandler Ho, Benjamin Pinsky, Hannes Vogel, Ruben Y. Luo, Linlin Wang, Brooke Howitt, Brittany Holmes, Alarice C. Lowe, Wei Gu. Tumor classification and deconvolution in liquid biopsy using enriched methylation sequencing [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2024; Part 1 (Regular Abstracts); 2024 Apr 5-10; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(6_Suppl):Abstract nr 7565.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».