Longitudinal evaluation of circulating tumor DNA in patients undergoing neoadjuvant therapy for early breast cancer using a tumor-informed assay
Notice bibliographique
Résumé
Circulating tumor DNA (ctDNA) is an emerging biomarker for the treatment of early breast cancer (EBC). We sought to evaluate a highly sensitive tumor-informed ctDNA assay in a real-world cohort of patients receiving neoadjuvant therapy (NAT) to assess clinical validity and explore prognostic outcomes. ctDNA is detected in 77.2% (88/114) of participants at baseline, with 18/88 (20.5%) having a baseline estimated variant allele frequency (eVAF) of <0.01%. Persistent detection of ctDNA, measured midway through NAT (mid-NAT), is associated with disease recurrence in all participants, reaching statistical significance in those with HER2-negative disease. Stratified analyses demonstrate that ctDNA detected mid-NAT enhances the prognostic accuracy of the residual cancer burden (RCB) score for disease recurrence. Postoperative or follow-up detection of ctDNA demonstrates a 100% positive predictive value for disease recurrence, with a median lead time of 374 days (range: 13-1010 days). These data suggest that assays with high analytical sensitivity may improve baseline ctDNA detection in patients with EBC. The ability to replicate the prognostic association of ctDNA dynamics in a real-world cohort supports further investigation. Prospective trials incorporating ctDNA testing are warranted to assess and develop the clinical utility of ctDNA-guided treatment strategies.
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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 | 0,004 |
| 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 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 ».