Clinical validation of a tissue-agnostic genome-wide methylome enrichment molecular residual disease assay for head and neck malignancies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Outcomes for patients with locally advanced head and neck cancer (HNC) treated with curative intent remain disappointing, with 5-year survival rates at 50%. Most recurrences occur within the first 2 years after treatment, providing a window of opportunity to identify patients with molecular residual disease (MRD). A tissue-agnostic test for MRD detection in patients with human papillomavirus (HPV) positive and negative HNC, where tissue is often scarce, is needed. PATIENTS AND METHODS: Patients with stage I-IVB HNC, including patients positive and negative for HPV, were enrolled and peripheral blood plasma was collected longitudinally at diagnosis and ∼3, 12, and 24 months after curative intent treatment. The full cohort includes 325 patients with 1155 samples. Samples were split into distinct sets to train and validate a classifier capable of identifying MRD using a tissue-agnostic genome-wide methylome enrichment platform. The primary endpoint was recurrence-free survival (RFS). RESULTS: With a median follow-up of 60 months, patients in the blinded validation set with MRD positivity experienced significantly worse RFS with a hazard ratio (HR) of 35.7 [95% confidence interval (CI) 10.8-117.8; P < 0.0001]. For patients with HPV negativity, HR was 42.3 (95% CI 9.8-182.3; P < 0.0001); for patients with HPV-positive oropharyngeal cancer, HR was 24.1 (95% CI 3.0-196.8; P < 0.0001). Moreover, the lead time between MRD positivity and clinical recurrence was up to 14.9 months, with a mean lead time of 4.1 months. Surveillance sensitivity was 91% (95% CI 77% to 97%) and specificity was 88% (95% CI 80% to 93%). CONCLUSIONS: Here we validate the clinical performance characteristics of a tissue-agnostic genome-wide methylome enrichment assay for MRD detection in patients with HNC. The MRD detection test showed high sensitivity for identifying recurrence at high specificity across different anatomical sites, HPV status, and treatment regimens, highlighting the broad applicability for MRD detection in patients with HNC.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».