Risk Assessment With Ultra-Low-Pass Whole-Genome Sequencing of Cell-Free DNA for Large B-Cell Lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE Although deep targeted DNA sequencing of liquid biopsies has shown prognostic utility in large B-cell lymphoma (LBCL), the routine clinical adoption of these assays remains limited because of their high costs. MATERIALS AND METHODS Here, leveraging a well-annotated cohort encompassing both frontline and relapsed/refractory (R/R) LBCL, we profiled patient plasma samples with two complementary modalities—ultra-low-pass whole-genome sequencing (ULP-WGS) and deep targeted DNA sequencing, the former being a cost-effective method to profile large scale chromosomal abnormalities and estimate tumor burden. RESULTS Our findings revealed a strong association of high cell-free tumor burden by both genomic profiling modalities with established measures of tumor burden and patient survival. Notably, the associations with survival remained statistically significant after accounting for international prognostic index scoring. Furthermore, we showed that del(17p) in circulating tumor DNA as detected by ULP-WGS was strongly associated with TP53 mutation status and predicted for significantly inferior outcome in frontline LBCL patients but not in patients with R/R LBCL. CONCLUSION Our study demonstrates that ULP-WGS can provide robust prognostic biomarkers for both frontline and R/R LBCL, highlighting its broad applicability for risk stratification.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».