Abstract PR004: Biological insights into tissue-agnostic plasma cfDNA methylation signature for surveillance of head and neck tumor recurrence
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND: We recently described a clinical validation of a tissue-agnostic genome-wide methylome enrichment molecular residual disease (MRD) assay for head and neck cancers (HNC) (Liu, ESMO 2024). Herein, we investigate the cfDNA methylation signature utilized by this test to demonstrate the biological relevance with respect to the tissue of origin and epigenetic mechanisms of dysregulation that alter normal cellular activity. We evaluate the signature to gain insights and to characterize the biology of this biomarker and to investigate the application of cfMeDIP-seq assay as a diagnostic tool. METHODS: From unblinded training set of 163 HNC patients, including HPV+ (n = 76), HPV- (n = 43), and HPV-unknown (n = 44) individuals, a cfDNA methylation classifier signature was developed to detect recurrence (n MRD+ = 62, n MRD- = 101) in samples from blood draws approximately at 3, 12, and 24 months post curative intent treatment using cfMeDIP-seq assay. Clinical performance of the signature was then successfully validated in a blinded HNC validation cohort (n = 162), including HPV+ and HPV- patients (Liu, ESMO 2024). Here, the signature’s ability to detect ctDNA was assessed using HNC tumor tissue (n = 523), adjacent normal tissue (n = 45), and healthy peripheral blood leukocytes (n = 93) DNA methylation data from TCGA. The signature’s ability to provide biological insights was assessed by evaluating enrichment in CpG elements, epigenetic regulators, regulatory pathways, and other biological pathways. RESULTS: Identified differentially methylated regions (DMRs) were significantly hypermethylated in HNC tumor tissue samples when compared to adjacent normal and healthy peripheral blood leukocytes (P = 1.3e-131), and the mean signature signal within tumor tissue samples correlated with tumor purity (P = 2.47e-21). These DMRs were also significantly enriched in CpG islands, shores, and shelves and could classify HNC patients into identifiable molecular subtypes. Further analysis of the DMRs, based on their genomic coordinates, shows association with known cancer genes and significant enrichment in pathways known to be associated with HNC, for example, epithelial to mesenchymal transition (P = 1.76e-4), and multiple functional pathways involved in DNA and transcription factor binding, transcriptional regulation, and chromatin remodeling. CONCLUSIONS: These results, along with the previous clinical validation, provide strong evidence that the cfDNA methylation signature developed in HNC detects ctDNA shed from residual tumor and provide insights into relevant tumor biology and epigenetic mechanisms, including CpG island hypermethylation and epithelial to mesenchymal transition. Furthermore, these data support the generalization of biomarker detection utilizing cfMeDIP-seq to a broad spectrum of indications. Citation Format: Yulia Newton, Justin Burgener, Margaret Gruca, Collin Melton, Jun Min, Abel Licon, Scott Bratman, Alan Williams, Daniel D De Carvalho. Biological insights into tissue-agnostic plasma cfDNA methylation signature for surveillance of head and neck tumor recurrence [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference: Liquid Biopsy: From Discovery to Clinical Implementation; 2024 Nov 13-16; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2024;30(21_Suppl):Abstract nr PR004.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».