Ultrasensitive Detection and Monitoring of Circulating Tumor DNA Using Structural Variants in Early-Stage Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The detection of circulating tumor DNA (ctDNA) after curative-intent therapy in early-stage breast cancer is highly prognostic of disease recurrence. Current ctDNA assays, mainly targeting single-nucleotide variants, vary in sensitivity and specificity. Although increasing the number of single-nucleotide variants in tumor-informed assays improves sensitivity, structural variants (SV) may achieve similar or better sensitivity without compromising specificity. SVs occur across all cancers, linked to genomic instability and tumorigenesis, with unique tumor- and patient-specific breakpoints occurring throughout the genome. SVs in breast cancer are underexplored, and their potential for ctDNA detection and monitoring has not been fully evaluated. EXPERIMENTAL DESIGN: We retrospectively analyzed a tumor-informed SV-based ctDNA assay in a cohort of patients with early-stage breast cancer (n = 100, 568 timepoints) receiving neoadjuvant systemic therapy, evaluating ctDNA dynamics and lead times to clinical recurrence in the postoperative period. RESULTS: ctDNA was detected in 96% (91/95) of participants at baseline with a median variant allele frequency of 0.15% (range: 0.0011%-38.7%); of these, 10% (9/91) had a variant allele frequency <0.01%. ctDNA detection at cycle 2 (C2) of neoadjuvant therapy was associated with a higher likelihood of distant recurrence (log-rank P = 0.047) and enhanced residual cancer burden prognostication (log-rank P = 0.041). ctDNA was detected prior to distant recurrence in all cases (100% sensitivity) with a median lead time of 417 days (range: 4-1,931 days). CONCLUSIONS: These results demonstrate the clinical validity of ultrasensitive ctDNA detection and monitoring using SVs. Prospective trials are required to evaluate ctDNA-guided treatment strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».