Abstract B071: Identifying the clinical utility of CSF as a source of liquid biopsy in pediatric brain tumors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pediatric tumors of the central nervous system (CNS) are a leading cause of cancer-related childhood mortality. Along with imaging, it is essential to molecularly characterize tumor tissue for the diagnosis, treatment, and prognosis of these cancers. Biopsies of deeply-seeded lesions may not be possible or may carry significant risks. On the other hand, liquid biopsy, using cerebral spinal fluid (CSF), provides a minimally invasive alternative to identify and monitor tumor DNA at crucial time points, from diagnosis to follow-up. This allows for molecular diagnosis, identification of therapeutic targets, monitoring response to therapy, and early detection of recurrence or progression. The aim of our study was to assess the practicality and usefulness of liquid biopsies in a diverse group of CNS tumor patients. We used a combination of methods, including a targeted hybridization capture panel and low-pass whole genome sequencing (LP-WGS) based on the sample characteristics. We analyzed a total of 243 CSF samples from patients with CNS tumors including: low-grade glioma (LGG; N=57), high-grade glioma (HGG; N=53), medulloblastoma (MB; N=40), germinoma (CNS-GCT; N=29), and no prior biopsy (N=42). We found somatic mutations in 88% of CSF samples from HGG and 67% from LGG with known tumor DNA variants and sufficient sequencing quality. It's important to note that in LGG patients, samples collected from lumbar puncture were positive only in disseminated cases, while a higher positivity rate was found in cases where CSF was collected from ventricular spaces. Moreover, we observed positive copy number alterations (CNA) in CSF samples collected from HGG, embryonal tumors, and CNS-GCT patients at the time of diagnosis and follow-up with a sensitivity of 64%. Within our sample cohort that had an unknown or query tumor due to no prior biopsy, we were able to detect diagnostic, targetable mutations and/or a positive CNA profile in 30% of cases. This supports the utility of liquid biopsy as a diagnostic tool in in CNS lesions. This tool may also assist in monitoring for relapse in high-grade tumors. For example, in a case study, we were able to detect recurrent MB by indication of a positive CNA profile in keeping with the primary tumor CNV, six years post-surgical resection. In CNS- GCT patients, we found that LP-WGS was highly sensitive at diagnosis as we have observed similar CNV in both CSF and tumor DNA. In summary, the utility of our liquid biopsy platform in the context of CNS cancers is an impactful tool that can aid clinicians in diagnosis, treatment and monitoring disease in a minimally invasive manner. Citation Format: Liana Nobre, Mansuba Rana, Yoshiko Nakano, Ian Burns, Robert Siddaway, Richard Yuditskiy, Cyril Li, Andrew Bondoc, Anthony Liu, Uri Taboori, Cynthia Hawkins. Identifying the clinical utility of CSF as a source of liquid biopsy in pediatric brain tumors [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 B071.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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)
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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.
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