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Enregistrement W4414585571 · doi:10.1158/1538-7445.pancreatic25-b072

Abstract B072: Plasma whole-genome sequencing to monitor pancreatic cancer

2025· article· en· W4414585571 sur OpenAlexaff
Yuanchang Fang, Michelle Chan‐Seng‐Yue, Karen Ng, Amy X. Zhang, Tuan Hoang, Gun Ho Jang, Eugenia Flores‐Figueroa, Daniela Bevacqua, Stephanie Ramotar, Ayelet Borgida, Shawn Hutchinson, Anna Dodd, Julie M. Wilson, Barbara T. Grünwald, Robert C. Grant, Erica S. Tsang, George Zogopoulos, Jennifer J. Knox, Masoom A. Haider, Steven Gallinger, Faiyaz Notta

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity Health NetworkOntario Institute for Cancer ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPancreatic cancerLiquid biopsyCancerCirculating tumor cellPancreatic ductal adenocarcinomaCirculating tumor DNAStage (stratigraphy)DiseaseCohort

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDA) is a highly aggressive disease with a 5-year survival rate of 12%. Patients are typically diagnosed at the metastatic stage due to lack of symptoms and current treatment options do not effectively control the disease. There is an urgent need to develop sensitive strategies to detect PDA at an early stage before it spreads. Characterizing circulating tumor DNA (ctDNA) in plasma is an effective approach to detect and monitor cancer. Typically, cancer genomes contain thousands of mutations, but targeted sequencing approaches only focus on pre-determined driver genes, which limits their performance in detecting ctDNA. Whole-genome sequencing (WGS) however, tracks all the tumor mutations simultaneously, and has a higher sensitivity than targeted approaches, especially in low tumor burden samples. In this study, we aim to use plasma WGS to build a liquid biopsy platform for PDA detection and characterization. To date, we have established the largest plasma WGS (20-60x) PDAC cohort which consists of over 250 baseline and longitudinal plasma samples from 205 PDA patients, with an additional 45 plasma samples from age-matched healthy individuals. Paired tumor tissue WGS and RNAseq are also available. We developed and validated a bioinformatics pipeline to detect cancer mutations in plasma and estimate plasma tumor fraction (TFx) for tumor burden. In the PDA cohort, plasma TFx increased with clinical stages (medians of 0.5% in resectable, 0.8% in locally advanced and 5% in metastatic), as did the ctDNA detection rate which was measured by whether the plasma TFx was significantly higher than controls (87%, 91% and 95%). Plasma TFx positively correlated with liver metastasis size (R=0.68, P<0.001), but not with the primary pancreatic tumor size. These results suggest that in PDA, metastases are the major site to shed ctDNA, but not primary tumors. We also found that liver metastasis size had a stronger correlation with plasma TFx than with serum CA19-9 (R=0.32, P=0.002). Baseline plasma TFx was associated with shorter overall survival (OS) in both resectable (P=0.013) and metastatic (P=0.022) cases. By analyzing the paired tumor WGS and RNAseq, we found that higher plasma TFx was associated with higher cell cycle, lower immunity and polyploid genomes in the tumors. No difference was found in plasma TFx between basal-like and classical PDA subtypes. In summary, the current study provides insights into the interplay between ctDNA dynamics, tumor biology and clinical features in PDA. Alongside with these results, we will provide a freely accessible computational platform for ctDNA genomic profiling, PDA early detection and progression monitoring using plasma. Citation Format: Yuanchang Fang, Michelle Chan-Seng-Yue, Karen Ng, Amy Zhang, Tuan Hoang, Gun Ho Jang, Sabiq Chaudhary, Eugenia Flores-Figueroa, Daniela Bevacqua, Stephanie Ramotar, Ayelet Borgida, Shawn Hutchinson, Anna Dodd, Julie Wilson, Barbara Grünwald, Robert Grant, Erica Tsang, George Zogopoulos, Jennifer Knox, Masoom Haider, Steven Gallinger, Faiyaz Notta. Plasma whole-genome sequencing to monitor pancreatic cancer [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: Advances in Pancreatic Cancer Research—Emerging Science Driving Transformative Solutions; Boston, MA; 2025 Sep 28-Oct 1; Boston, MA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2025;85(18_Suppl_3):Abstract nr B072.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,334 · 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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