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Enregistrement W4409625990 · doi:10.1158/1538-7445.am2025-1988

Abstract 1988: Detection of minimal residual disease using cell free plasma DNA to guide maintenance therapy in high grade serous ovarian cancer

2025· article· en· W4409625990 sur OpenAlexaff
Pamela Soberanis Pina, Stephenie D. Prokopec, Derek Wong, Tracy Stockley, Amit M. Oza, Neesha C. Dhani, Robert C. Grant, Nitthusha Singaravelan, Alexander Fortuna, Bernard Lam, Ilinca M. Lungu, Madhuran Thiagarajah, Faridah Mbabaali, Sharanjit Singh, Danny F. Xie, Steven Siman, Judy Quintos, Valerie Bowering, Lisa Wang, Stéphanie Lheureux, Trevor J. Pugh

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer ResearchPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSerous ovarian cancerMinimal residual diseaseSerous fluidOvarian cancerMaintenance therapyMedicineOncologyInternal medicineCancerCancer researchPathologyBiologyChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Optimal maintenance strategy following re-challenge with platinum-based chemotherapy in patients with relapsed high grade serous ovarian cancer (HGSOC) after PARP inhibitor (PARPi) therapy remains to be established. Use of cell-free DNA (cfDNA) sequencing to detect minimal residual disease (MRD) has emerged as a promising strategy to identify patients at higher risk of relapse who might benefit from more timely, additional treatment. Methods: Nineteen patients with histologically confirmed TP53 mutant HGSOC with platinum sensitive relapse were enrolled into an interventional cfDNA study selecting for patients with confirmed MRD (NCT04510584). Each patient provided a blood sample at the end of standard-of-care platinum treatment (pre or post cycle 6) from which cfDNA was analyzed using targeted sequencing (10,000X coverage) using a 10 gene panel. As a comparator, 30X cell-free whole genome sequencing (cfWGS) was performed for tumour-informed genome-wide mutational sampling benchmarked against 13 platinum-sensitive HGSOC patients and 25 healthy controls. Results: The targeted panel approach detected a somatic TP53 mutation in 1/19 patients above the limit of detection of 1%. In contrast, 30X cfWGS identified evidence of MRD in 8/19 patients (47%) with detection of 319-2,327 known somatic mutations sampled genome-wide (including single-read evidence for 4 somatic TP53 mutations). Genome-wide fragmentomics approaches further identified MRD in 17/19 platinum-resistant patients (89%). Conclusions: cfWGS can be used to examine numerous features capable of identifying patients likely to experience rapid relapse of high grade serous ovarian cancer. Citation Format: Pamela Soberanis Pina, Stephenie D. Prokopec (co-primary author), Eduardo Gonzalez Ochoa, Derek Wong, Tracy Stockley, Amit Oza, Neesha C. Dhani, Robert C. Grant, Nitthusha Singaravelan, Alexander Fortuna, Bernard Lam, Ilinca Lungu, Madhuran Thiagarajah, Faridah Mbabaali, Sharanjit Singh, Danny Xie, Steven Siman, Judy Quintos, Valerie Bowering, Lisa Wang, Stephanie Lheureux (co-corresponding author), Trevor Pugh (co-corresponding author). Detection of minimal residual disease using cell free plasma DNA to guide maintenance therapy in high grade serous ovarian 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 1988.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,317 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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