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Enregistrement W4393095354 · doi:10.1158/1538-7445.am2024-5042

Abstract 5042: Urine as a non-invasive proxy for plasma in prostate cancer-related liquid biopsy applications

2024· article· en· W4393095354 sur OpenAlexaff
Nafiseh Jafari, Jason Saenz, Lauren Lee, Carlos Hernández, Andrew Dunnigan, Amit Arora, Rafal Iwasiow, Mayer Saidian

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBlood transfusion and management
Établissements canadiensOutotec (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiquid biopsyProstate cancerMedicineUrineUrologyProstateBiopsyOncologyPathologyCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: The non-invasive collection of urine renders it an attractive and pragmatic substitute for plasma in liquid biopsy applications, fostering the creation of diagnostic methods that are more patient-friendly and less cumbersome for clinicians. This study investigates the feasibility of urine-derived cfDNA as a non-invasive option for acquiring vital diagnostic insights, further enhancing the liquid biopsy field. Methods: Paired male first void urine (FVU) and venous blood samples were collected from healthy donors (n=40) using Colli-Pee UAS devices (Novosanis) and BD K2EDTA Vacutainer tubes, respectively. Out of these, 20 paired urine and blood samples were spiked with 10 ng of cfDNA reference standard containing the KRAS p.G12V mutation. ~35 ml of urinary cell-free supernatant and ~3.5 ml of plasma were obtained after centrifugation of FVU and blood sample, respectively, and used as input material for cell-free nucleic acids extraction using the nRichDX Revolution Max20 cfDNA Isolation Kit. The extracted cfDNAs profile was assessed on 4200 TapeStation System, Agilent, using cfDNA ScreenTape. Extracted nucleic acids from urine samples were subjected to a qPCR assay to quantify endogenous human cfDNA content using 2X iTaq Universal SYBR Mastermix (Bio-Rad). Human cfDNA quantity was assessed using Ct values obtained from the qPCR assay. The actionable cfDNA molecules recovery was determined by qPCR mutation detection assay using TaqMan Genotyping. Results: Male FVU collected in Colli-Pee UAS device showed the presence of 100-250 bp cell-free DNA fragments similar to plasma obtained from whole blood collected in 10 ml vacutainer tubes as demonstrated by the Agilent cfDNA ScreenTape analysis. The cfDNA yield was similar when comparing one tube of blood (~3.5 mL of plasma) to one Colli-Pee of urine (~35 mL) shown by endogenous cfDNA qPCR assay. Additionally, the amplifiability of the KRAS G12V mutation was consistent in both plasma and urine samples, with comparable Ct values. Conclusion: The nRichDX Revolution Sample Prep System demonstrates the ability to extract cfDNA from both plasma and urine samples, with comparable extraction efficiency observed between matched samples from the same donor. This study provides evidence supporting the viability of first void urine samples as a non-invasive alternative for prostate cancer-related liquid biopsy applications. It indicates that cfDNA can be recovered from a sample collected with a single BCT or Colli-Pee UAS urine collection device. Future investigations will be required to assess clinical samples and biomarkers to establish a robust correlation between cfDNA levels and various cancer types and stages. This study reinforces the utility of first void urine samples as a reliable proxy for blood-based liquid biopsy applications. Citation Format: Nafiseh Jafari, Jason Saenz, Lauren Lee, Carlos Hernandez, Andrew Dunnigan, Amit Arora, Rafal Iwasiow, Mayer Saidian. Urine as a non-invasive proxy for plasma in prostate cancer-related liquid biopsy applications [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 5042.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,369 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2024
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Résumé présentoui

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