Clinicopathological Predictors of the Presence of Blood Circulating Tumor DNA in Early-Stage Non–Small Cell Lung Cancers
Notice bibliographique
Résumé
The implementation of lung cancer screening programs across the world has drawn considerable attention to improving early-stage lung cancer detection and prognostication. Several blood-based assays detecting circulating tumor DNA (ctDNA) recently emerged as noninvasive methods to detect malignancies. However, their limited sensitivity and predictive value remain a hurdle to their clinical use. We aimed to evaluate the association between clinicopathological parameters and presurgical ctDNA detection in clinical stage I non-small cell lung cancer patients to further understand ctDNA shedding biology. The cohort included 180 adenocarcinomas (LUAD) and 80 squamous cell carcinomas (LUSC) stage I patients who underwent lung cancer resection. Patients' clinical and pathological features were collected. A multicancer early-detection test (GRAIL LLC) was used to detect ctDNA using targeted methylation patterns. The association between the cell-free DNA tumor methylated fraction (TMeF) and the clinicopathological predictors was evaluated using univariate and multivariate modeling. LUSC was associated with a higher TMeF than LUAD. Pathological stage, tumor grade, and tumor volume were key determinants of ctDNA detection in both LUSC and LUAD. In LUAD, ctDNA detection also correlated with histologic pattern composition, necrosis, acute inflammation, and, to a lesser degree, spread through alveolar spaces and lymphovascular invasion. Based on our results, we propose classification methods for both LUAD (using histologic pattern composition) and LUSC (using tumor grade and pathological stage) to identify patients likely to have high ctDNA levels. These results confirm previous findings and suggest that previously unidentified factors, including histologic pattern composition and acute inflammation, influence ctDNA levels. These results will help in understanding the ctDNA shedding process and may allow identification of patients eligible for ctDNA detection-based follow-up.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».