Abstract 3249: The development of a tissue-agnostic genome-wide methylome enrichment assay for lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Lung cancer remains the leading cause of cancer-related death in the United States. Precision oncology is revolutionizing early-stage non-small cell lung cancer (NSCLC) treatment, showing promising results in improving outcomes. Utilization of molecular residual disease (MRD) testing has the potential to improve outcomes by detecting relapse ahead of clinical presentation. Currently, up to 38% of patients are ineligible for tumor-informed MRD tests due to insufficient tissue, often resulting from risks associated with invasive procedures, small biopsy sizes (e.g., FNAs), low tumor purity, competing demands for tissue (e.g., PD-L1 staining), or complete response to neoadjuvant treatment.1, 2 Herein, we demonstrate the feasibility of a tissue-agnostic genome-wide methylome enrichment platform utilizing cell-free methylated DNA immunoprecipitation followed by high-throughput sequencing (cfMeDIP-seq) for cancer detection, cancer signal quantification, and prognostication in lung cancer. 3, 4 Methods: In this feasibility study, a total of 24 patients (136 samples) with early-stage lung cancers (87.5% Stage I [IA (50%), IB (37.5%), IIA (4.2%) and IIB (8.3%)]); 19 were analyzed based on inclusion/exclusion criteria and assessed for their correlation with recurrence-free survival (RFS). Blood collections for each patient occurred prior to surgery, after surgery and at irregular intervals before recurrence or last clinical follow-up. 5-10 ng of cfDNA isolated from each plasma sample was used for cfMeDIP-seq. The analysis considers multiple MRD tests over a surveillance period following surgery. RFS is compared between groups using a log-rank test. The Hazard Ratio (HR) is estimated using Cox proportional hazards model. Results: With a median follow up duration of 85.6 months, 10 patients experienced recurrence, and 9 patients remained recurrence-free. Patients with a positive MRD test showed significantly worse RFS than those who tested negative (HR 3.58; 95% CI, 1.00, 12.89). The lead time between MRD positivity and clinical recurrence was up to 35.91 months, with a median of 13.08 months. Conclusions: The analysis demonstrates that MRD detection with a tissue-agnostic, genome-wide methylome enrichment platform in patients with lung cancer after curative intent treatment correlates strongly with RFS. References: 1. Khan S, et al. JCO 2024. 2. Aggarwal C, et al. JAMA Oncology 2019.3. Shen SY, et al. Nature 2018 4. Liu G, et al. Annals Oncol 2024 Citation Format: Harvey I. Pass, Collin A. Melton, Shu Yi Shen, Ben Brown, Justin M. Burgener, Junjun Zhang, Yarong Wang, Jun Min, Owen Hall, Karan Budhraja, Abel Licon, Alan Williams, Scott V. Bratman, Brian A. Allen, Jing Zhang, Daniel D. De Carvalho, Anne-Renee Hartman. The development of a tissue-agnostic genome-wide methylome enrichment assay for lung cancer [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 3249.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».