35P Detection of methylated circulating tumor DNA by digital PCR in patients with metastatic non-small cell lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
Background: Non-muscle-invasive bladder cancer (NMIBC) presents challenges due to the varied responses to treatments.The most effective treatment approach is intravesical immunotherapy with BCG (Bacillus Calmette-Gurin), which induces inflammation and an anti-tumor response in patients who respond.However, predicting which patients will benefit is difficult, with around 50% showing inflammation without clinical improvement.Liquid biopsies, especially urine-based methods, offer a promising, non-invasive alternative for personalizing NMIBC treatment. Methods:The nCounter Human v3 miRNA panel was used to identify differentially expressed (DE) miRNAs from the primary tumour of responder (R) and nonresponder (NR) patients.To validate these results, miRNA-specific RT-qPCR was performed in urine samples collected before transurethral resection (pre-TURBT) or before starting BCG treatment (pre-treatment).Identification and validation of predictive cytokines in urine samples was performed by LEGENDplex and ELISA analysis, respectively.Results: With the aim of solving patient welfare problems and reducing the high costs that bladder cancer (BC) entails, we have developed BlaDimiR: a new and efficient system for the early detection of BC.BlaDimiR is based on the detection of two miRNA molecules in the urine of patients, which has shown an accuracy greater than 95%.In addition, we have developed and evaluated BlaDimiRplus, a system for predicting response to intravesical instillation of BCG alone or in combination with anti-PDL1 by combining 6 miRNA determinations with 2 specific cytokines.We validated individual ratios that distinguished between R and NR patients in pretreatment samples (ROC AUC=0.82-0.91)and validated in a second cohort of 74 samples (ROC AUC = 0.74).A multifactorial analysis yielded a ROC AUC=1 for a combination of 6 miRNAs and 2 cytokines.Conclusions: BlaDimiR and BlaDimiRplus are an innovative, fast, and accurate diagnostic tools that utilizes urinary biomarkers for the early, non-invasive detection and therapy response prediction of bladder cancer.Both BlaDimiR components aims to improve patient outcomes and reduce healthcare burdens.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».