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Enregistrement W4403055882 · doi:10.1101/2024.10.01.24314116

Plasma cell-free DNA methylomes for hepatocellular carcinoma detection and monitoring after liver resection or transplantation

2024· preprint· en· W4403055882 sur OpenAlexaff
K Chen, Zhihao Li, Bianca O. Kirsh, Ping Luo, Stephanie Pedersen, Roxana Bucur, Nadia Rukavina, Jeffrey P. Bruce, Arnavaz Danesh, Mazdak Riverin, Sandra E. Fischer, Mamatha Bhat, Nazia Selzner, Sonya A. MacParland, Carol-Anne Moulton, Steven Gallinger, Ian D. McGilvray, Mark S. Cattral, Markus Selzner, Trevor Reichman, Chaya Shwaartz, Blayne A. Sayed, Sean P. Cleary, Gonzalo Sapisochín, Anand Ghanekar, Trevor J. Pugh

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer CentreToronto General HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiver transplantationHepatocellular carcinomaResectionTransplantationCancer researchMedicineChemistryInternal medicineOncologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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