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Enregistrement W4409627507 · doi:10.1158/1538-7445.am2025-1985

Abstract 1985: 5hmC-sequencing of matched cfDNA and tissue from men with mCRPC is concordant and identifies loss of AR signaling in NEPC and DNPC

2025· article· en· W4409627507 sur OpenAlexaff
Rensheng Wan, Raunak Shrestha, Gulfem D. Guler, Yuhong Ning, Aishwarya Subramanian, Adam Foye, Meng Zhang, Xiaolin Zhu, Thaidy Moreno-Rodriguez, Haolong Li, Shuang G. Zhao, Joshi J. Alumkal, Rahul Aggarwal, Alexander W. Wyatt, David A. Quigley, Samuel Lévy, Eric J. Small, Felix Y. Feng, Martin Sjöström

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyComputational biologyR packageDeep sequencingGeneticsMedicineOncologyInternal medicineGeneStatisticsGenomeMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Purpose: In this study, we aimed to study whether 5-hydroxymethylcytosine sequencing (5hmC-seq) of circulating cell-free DNA (cfDNA) predicts gene expression in tumor tissue and can distinguish tumor subtypes defined in tissue in metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC). Methods: We performed 5hmC-seq on cfDNA samples from 86 mCRPC patients with matched tumor tissue profiled with 5hmC-seq (N=49) and RNA-sequencing (N=86) and we compared cfDNA 5hmC levels with matched tissue 5hmC levels and tissue gene expression. We developed a 5hmC-seq-based circulating tumor-DNA fraction (ctDNA-fraction) classifier and assessed if gene-level and pathway-level differences between mCRPC subtypes could be detected in cfDNA using a differential 5hmC-analysis adjusting for ctDNA-fraction. Results: Patients with androgen receptor (AR)-positive prostate cancer (ARPC) exhibited lower ctDNA-fraction, whereas patients with neuroendocrine (NE) prostate cancer (NEPC) and double-negative prostate cancer (DNPC) tumors displayed higher ctDNA-fraction (median ctDNA-fraction across subtypes 0.09 [95% confidence interval (CI), 0.04-0.14] (ARPC), 0.41 [95% CI, 0.18-0.64] (NEPC) and 0.37 [95% CI, 0.30-0.44] (DNPC), pairwise t-test P = 5.5 x 10-2 (ARPC vs. NEPC) and P = 8.8 x 10-4 (ARPC vs. DNPC) respectively). Nearly 30% of all protein-coding genes showed significant concordance between cfDNA 5hmC and tissue RNA-seq, after adjusting for ctDNA-fraction (adjusted p<0.05 in linear model), which were enriched in the androgen response, EGFR, and ERBB signaling pathways. Compared to ARPC, NEPC displayed upregulated 5hmC enrichment in NE-related genes, and downregulated androgen response and MYC target pathways in cfDNA. As expected, an NE pathway score calculated from cfDNA 5hmC was significantly different between tissue-confirmed ARPC and NEPC (p=0.03). Double-negative prostate cancer (DNPC) showed downregulated androgen response and MYC targets and upregulated epithelial cell pathways compared to ARPC in cfDNA. Furthermore, DNPC indicated an aggressive phenotype with cell proliferation pathways even more upregulated when compared to NEPC. Conclusions: We created a cohort of 86 matched tissue and cfDNA samples and demonstrated concordance for a significant number of transcribed protein-coding genes. Expected biological differences previously seen in tissue between NEPC and ARPC were readily detected via 5hmC profiles in cfDNA. Furthermore, DNPC showed a clear downregulation of androgen response signaling in cfDNA, indicating the possibility to identify a group of patients in addition to classical NEPC that may have reduced response to standard androgen-targeting agents. Future work will aim to develop single-sample multi-class subtype classifiers and evaluate differences in prognosis and treatment response based on cfDNA-based subtyping. Citation Format: Rensheng Wan, Raunak Shrestha, Gulfem Guler, Yuhong Ning, Aishwarya Subramanian, Adam Foye, Meng Zhang, Xiaolin Zhu, Thaidy Moreno-Rodriguez, Haolong Li, Shuang G. Zhao, SU2C/PCF West Coast Prostate Cancer Dream Team, Joshi J. Alumkal, Rahul Aggarwal, Alexander W. Wyatt, David Quigley, Samuel Levy, Eric Small, Felix Feng, Martin Sjöström. 5hmC-sequencing of matched cfDNA and tissue from men with mCRPC is concordant and identifies loss of AR signaling in NEPC and DNPC [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 1985.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,323 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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