The epiMelanoma test enables plasma-based detection of melanoma and prediction of immunotherapy response
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Melanoma is one of the most serious skin cancers worldwide, often progressing without obvious symptoms. Early detection is crucial to enable timely intervention, reducing morbidity and mortality. However, no standardized high-throughput test exists for non-invasive melanoma detection. METHODS: This diagnostic study aimed to develop and validate a high-throughput targeted DNA methylation-based test for detecting melanoma in cell-free DNA (cfDNA) from plasma and predicting response to immune checkpoint inhibitors (ICIs). A multiplexed next-generation sequencing assay targeting these five melanoma-specific DNA regions, named epiMelanoma, was developed and tested on a clinical cohort of 199 participants, including 121 melanoma patients (stages I-IV) from oncology clinics and 78 healthy donors sourced from biorepositories. Plasma cfDNA was collected from 187 participants, and biopsies from 35 patients. RESULTS: Here we show that epiMelanoma shows high classification accuracy in both biopsies and plasma cfDNA. First, four DNA regions categorically methylated across diverse cancers, including melanoma, but unmethylated in other tissues, were identified using TCGA and GEO datasets (n = 160), showing high classification accuracy (AUC = 0.9987, sensitivity 98.67%, specificity 100%). A fifth melanoma-specific region was discovered (cg04652957, sensitivity 100%, specificity 90.91%) and validated in 5479 samples. In clinical samples, sensitivity for early- and late-stage melanoma was 27% and 60%, respectively, with high specificity (98.15%). Sensitivity in biopsies exceeded 90%. Furthermore, a significant correlation was observed between the methylation signature and response to ICIs (p = 0.012), with lower M-scores associated with improved overall survival (log-rank p = 0.001, Kaplan-Meier). CONCLUSIONS: The epiMelanoma assay represents a promising non-invasive tool for early melanoma detection and personalized treatment, by enabling timely intervention and identifying patients most likely to benefit from immunotherapy, and therefore, potentially improving patient outcomes and reducing healthcare burdens.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».