Abstract 3243: Fragmentomic features of plasma cell-free DNA in patients with osteosarcoma
Notice bibliographique
Résumé
The rapid advancement of liquid biopsy technologies represents a major breakthrough in cancer management, allowing for sensitive detection of tumor-derived molecules and providing real-time insights into disease progression. Osteosarcoma (OS), the most common primary bone malignancy, currently lacks robust biomarkers for therapy response. We hypothesize that a multi-omic and multi-modal approach to identifying OS-specific markers in circulating tumor DNA (ctDNA) will facilitate precise patient stratification and improve treatment outcomes. It has been demonstrated by others that plasma ctDNA in OS patients carry specific genomic markers, such as point mutations and copy number alterations. However, the fragmentomic features of cell-free DNA (e.g., fragment length and nucleotide composition) remain poorly characterized in OS patients. To provide the rationale for studying fragmentomic features of plasma DNA in OS, we sought to demonstrate the feasibility of detecting distinct fragmentomic patterns in the publicly available whole genome sequencing data from cfDNA of 3 OS patients (NCBI SRA accession number PRJNA917431) together with our previously published shallow whole genome sequencing data from cell-free DNA of 7 patients with leiomyosarcoma, 12 patients with leiomyoma, 3 patients with dedifferentiated liposarcoma and 3 patients with well-differentiated liposarcoma (PMIDs: 29463554, 32232185, 34986184). We determined the first 4 nucleotide sequence (i.e., a 4-mer motif) on each 5′ fragment end of plasma DNA molecules. We calculated the frequency of each of the 256 possible motifs and normalized it to the total number of reads in each specimen. We applied multiclass differential analysis of the frequency of these motifs in 5 different types of tumors, and identified 64 motifs significantly enriched in OS (mean frequency difference between groups > 2.5-fold, false discovery rate < 0.05). In OS cell-free DNA, we observed decrease of motifs associated with DNASE1L3 nuclease (e.g., CCCA, CCAG, CCTG) and increase of motifs such as TAAA, AAAA, and TTTT. In the next steps, we will examine the expression of different DNA nucleases in patient tissue specimens by immunohistochemistry and will analyze plasma DNA from a new cohort of 50 OS patients to validate our preliminary findings. We will investigate whether these fragmentomic patterns of cell-free DNA have the predictive and prognostic value in OS patients. Our preliminary results warrant further studies of the frequency and diversity of the 4-mer motifs and expression of different DNA nucleases in OS. Citation Format: Anastasia E. Mackeracher, Joanna Przybyl. Fragmentomic features of plasma cell-free DNA in patients with osteosarcoma [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 3243.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».