Abstract 2443: Improved detection of low frequency mutations in ovarian and endometrial cancers by utilizing a highly accurate sequencing platform
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ovarian and endometrial cancers come within the top-4 for incident cancers as well as deaths in North American women. Cure rates have not improved in 30 years as high-grade subtypes continue to be diagnosed in Stage III/IV. Attempts at early diagnosis have failed because high-grade cancer cells exfoliate and metastasize while the primary cancer is small and undetectable by existing tests based on imaging and blood-based tumor markers. DOvEEgene (Detecting Ovarian and Endometrial cancers Early using genomics) is a genomic uterine pap test developed by a McGill team to screen and detect these cancers while they are confined to the gynecologic organs and curable by surgery. The test identifies pathogenic somatic mutations in uterine brush samples. Here we tested the Onso system, a highly accurate sequencing technology from PacBio in order to potentially increase sensitivity while driving down sequencing costs by reducing required sequencing depth vs the current NGS standard. A highly sensitive, error-correcting capture technology (DOvEEgene-SureSelectHS) utilizing duplex error correction sequencing interrogated the exons of 23 genes involved in the development of sporadic and hereditary ovarian and endometrial cancers. We applied a combination of germline gene panel testing on saliva samples with deep duplex sequencing to detect somatic mutations at <0.1% VAF, interrogation of microsatellite loci for instability, and low coverage WGS for copy number analysis of uterine brush samples. We sequenced 20 duplex Illumina sequencing libraries produced using the DovEE assay at PE 100bp mode and compared Onso data in non- duplex sequencing mode as well as duplex sequencing mode to the original Illumina duplex sequencing method. Here, we present this comparison and highlight the benefits of high accuracy sequencing for the detection of very low frequency (<0.1%) somatic mutations. We observed improved mismatch rates for Onso data compared to Illumina, even after duplex error correction was applied. In addition, we found that more individuals are called as displaying microsatellite instablity from the Onso data, which may be due to improved sequencing performance in repetitive regions for Onso. Finally, we observed fewer potential false positive variant calls in the Onso data, highlighting the value of improved sequencing accuracy for rare variant detection. Citation Format: Timothée Revil, Nairi Pezeshkian, Lucy Gilbert, Alexandra Sockell, Jiannis Ragoussis. Improved detection of low frequency mutations in ovarian and endometrial cancers by utilizing a highly accurate sequencing platform [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 2443.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».