Abstract PR005: A toolbox for the use of cfDNA in pediatric cancer patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Testing of circulating tumor derived cell-free DNA (ctDNA) in liquid biopsies has many promising applications in adult cancers. Pediatric cancers are characterized by heterogeneous genetic aberrations that involve chromosomal copy number alterations (CNA), chromoplexy and chromothripsis and few recurrent tumor driving mutations. We therefore developed a toolbox for cfDNA testing for different pediatric tumors, designed for low volume samples, targeting profuse genetic aberrations and different purposes, such establishing diagnosis and prognosis, response monitoring and relapse surveillance. Method: We used reduced representation bisulfite sequencing (cfRRBS) to establish a diagnosis based on DNA methylation of the cfDNA. We established a whole-exome sequencing (WES, 250x coverage) pipeline for cfDNA, to identify mutations and copy number alterations (CNA). Droplet digital PCR (ddPCR) for sensitive detection of mutations (ALK), amplification of MYCN, the methylation status of the tumor suppressor gene RASSF1A (RASSF1A-M) and patient-specific ddPCR, designed for tumor-specific breakpoints, were used for prognostication, response, and early recurrence detection. Liquid biopsies from patients with pediatric renal tumors (n= 50), Neuroblastoma (n> 100), Rhabdomyosarcoma (RMS)(n= 57) and testicular germ cell tumors (TGCT) (n= 97) were tested. Results: In 92% (24/26) the diagnosis RMS was correctly established by cfRBBS, and in 5/10 renal tumor samples. It failed in patients with diffuse nephroblastomatosis, benign cystic lesion and mixed type Wilms tumor. In 20/31 diagnostic renal cfDNA samples and 12/22 paired tumor samples, CNAs (1q gain, loss of 1p, 16q, 11q, 17p and others) were detected. Thirteen CNAs were detected only in cfDNA and 6 in tumor only. Detected mutations in cfDNA consisted of WT1, DROSHA, CTNNB1, SIX1, TRIM28, TP53, DGCR8, MDM2 and DICER1. For neuroblastoma, in 28% (21/74) CNAs were detected only in cfDNA, in 68% (51/74) both in tumor and cfDNA and in 3% (2/74) in tumor only. Aberrations in ALK, CDKN2A, NF1, BRAF, ATM, CCND1, SMARCA4, CREBBP, CDK4, HRAS, MDM4 and NRAS were detected in cfDNA from plasma and/or BM plasma. RASSF1A-M ddPCR was positive in 21/57 patients with RMS and correlated with a 5-year EFS of 46.2% vs 100% (p = 0.001) for RASSF1A-M negative patients, and 5Y OS of 55.7% and 100% (p< 0.001), respectively. In all high-risk neuroblastoma patients RASSF1A-M was detected at diagnosis, high-levels of RASSF1A-M correlated with poor survival (p = .0007) and RASSF1A-M ddPCR further allowed for sensitive disease monitoring. In TGCT, combined miR371a-3p (RT-qPCR) and RASSF1A-M ddPCR correctly detected TGCT patients at diagnosis. Design of tumor-specific ddPCR allowed for sensitive disease monitoring in n= 25 patients, with currently n= 50 PCRs being designed and validated. Conclusion: in pediatric cancer, our cfDNA toolbox can be used to assist establishing a diagnosis, prognosis, sensitive response monitoring but also identification of targetable alterations and tumor heterogeneity. Citation Format: Godelieve Tytgat, Lieke van Zogchel, Nathalie Lak, Nina Gelineau, Julia Sprokkerieft, Alexandra Letunovska, Marry van den Heuvel, Hans Merks, Leendert Looijenga, Maaike Bos, Zeinab Van Gestel-Fadaie, C. Ellen van der Schoot. A toolbox for the use of cfDNA in pediatric cancer patients [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Advances in Pediatric Cancer Research; 2024 Sep 5-8; Toronto, Ontario, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(17 Suppl):Abstract nr PR005.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,007 |
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 ».