Abstract 3681: A tumor-naive method for estimating tumor fraction using 5-hydroxymethylation cytosine in cell-free DNA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Accurate measurement of the tumor fraction (TF) in circulating cell-free DNA (cfDNA) allows estimation of tumor burden non-invasively, potentially useful in guiding treatment decisions, monitoring treatment response, and detecting minimal residual disease. 5-hydroxymethylation of cytosine (5hmC) marks activation of cancer drivers and downstream gene targets, and has been shown to positively correlate with gene expression and gene regulation. Here we trained a machine learning (ML) model to predict TF in a tumor-naive way from 5hmC-enriched sequencing data together with low-pass whole genome sequencing data. In cross-validation the ML model showed excellent performance, showing high correlation (R > 0.8) and low composite absolute error (CAE < 5%) compared to copy-number variation (CNV) based estimates. The high correlation was confirmed in an independent test set which also showed R > 0.8, with only a modest increase in CAE (<10%) using targeted point mutation-based TF estimates as an external reference comparator. Using in silico cancer mixtures that created contrived cfDNA samples targeting concentrations below 10%, our 5hmC-based TF prediction method achieved detection sensitivity of approximately 90% with a specificity of 97%. Finally, we observed that 5hmC-based predicted TF was significantly associated with overall survival (HR = 1.04, p < 0.001) in an independent prostate patient cfDNA cohort when controlling for other covariates. In summary, we find that the 5hmC-based TF estimate is a reliable metric of tumor burden irrespective of tumor mutational status. The 5hmC-based TF estimate may be used either alone or in conjunction with mutation and CNV-based estimates to provide more accurate measures of survival risk and therapy response during treatment. Citation Format: Ceyda Coruh, Onur Sakarya, Yuhong Ning, Yuan Xue, Michael Cipriano, Kyle Hazen, Alexander W. Wyatt, David Quigley, Felix Feng, Martin Sjostrom, Gulfem Guler, Wayne Volkmuth, Samuel Levy. A tumor-naive method for estimating tumor fraction using 5-hydroxymethylation cytosine in cell-free DNA [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2025; Part 1 (Regular Abstracts); 2025 Apr 25-30; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2025;85(8_Suppl_1):Abstract nr 3681.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».