Plasma cell-free DNA methylomes for hepatocellular carcinoma detection and monitoring after liver resection or transplantation
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Hepatocellular carcinoma (HCC) is one of the most common and lethal malignancies worldwide. HCC diagnosis, monitoring, and treatment decisions rely predominantly on imaging. Curative surgery is limited to those with disease confined to the liver, but recurrence is common. Detection of HCC by mutational profiling of blood plasma cell-free DNA (cfDNA) is limited by mutational heterogeneity and difficulty obtaining tumor tissue to guide targeted gene panels. In contrast, DNA methylation patterns reveal biological processes without need for prior mutational knowledge. We evaluated cell-free methylated DNA immunoprecipitation and high-throughput sequencing (cfMeDIP-Seq) for HCC detection and monitoring of recurrence after curative-intent surgery. Methods We identified patients undergoing liver transplantation or resection and collected blood at surgery (baseline) and every 3 months for two years (follow-up). We performed cfMeDIP-Seq followed by machine learning to i) develop an HCC classifier based on 300 differentially methylated regions in a Discovery cohort of 35 living liver donors (healthy controls) and 52 baseline samples from HCC patients; ii) test the classifier in a separate Validation cohort of 37 baseline and 112 follow-up samples from 37 patients; and iii) assign an HCC methylation score (HMS) to samples based on their probability (0.0-1.0) of containing HCC-derived cfDNA. We assessed the relationships between HMS and clinical variables. Results cfMeDIP-Seq to a depth of 101-129 (median 113) million reads per sample succeeded in 201 plasma samples from 89 HCC patients (57 transplant and 32 resection) and 35 healthy controls. In the Discovery cohort, the HCC classifier identified HCC with 97% sensitivity and 99% specificity (mean AUROC = 0.999). In the Validation cohort, the classifier identified HCC with 97% accuracy and HMS distinguished baseline HCC samples, follow-ups with recurrence, follow-ups without recurrence, and controls. Baseline HMS>0.9 was associated with higher recurrence risk in Cox regression (HR 3.43 (95% CI 1.30-9.06), p=0.013). In all patients with follow-up samples, HMS decreased by 3-44% (median 17%) within the first 13 weeks after surgery. Subsequently, HMS trajectory of recurrent and non-recurrent patients diverged, with HMS rise relative to the first post-surgery timepoint associated with clinical recurrence. HMS functioned independently of other clinicopathologic variables. Conclusion Tumor-agnostic cfDNA methylomes accurately detect HCC and predict recurrence after liver resection or transplantation. This approach may have important implications for HCC diagnosis, treatment, and monitoring.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».