Circulating tumor DNA as a predictive biomarker for colorectal cancer postsurgical recurrence: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose Colorectal carcinoma constitutes a predominant etiology of oncological mortality globally. This systematic review and meta-analysis elucidated the prognostic utility of circulating tumor DNA (ctDNA) as a predictive biomarker for postsurgical recurrence in colorectal cancer patients. Methods Two independent investigators conducted systematic literature search across PubMed, Web of Science, Embase, Scopus, and clinical trial registries. Studies investigating ctDNA prognostic significance for colorectal cancer recurrence were incorporated. Random-effects models were implemented utilizing restricted maximum likelihood methodology. The study quality was assessed using Newcastle–Ottawa Scale. Results Following screening of 2259 records, 11 studies were incorporated. ctDNA-positive patients exhibited significantly elevated recurrence risk as compared to ctDNA-negative counterparts (pooled HR: 2.34; 95% CI: 1.90–2.79; p < 0.001). Moderate heterogeneity was observed ( I 2 = 66.40%), attributable to patient stage distribution, sampling timing, detection platforms, and mutational panel variations. Stage I-III patients demonstrated exceptional consistency (HR: 2.04, I 2 = 0.00%). Detection platforms showed robust performance: droplet digital PCR (HR: 3.63), next-generation sequencing (HR: 2.67), and Safe-SeqS (HR: 2.16), with no significant differences ( p = 0.10). Adjuvant chemotherapy analysis revealed differential performance: treated patients (HR: 2.50; 95% CI: 2.08–2.93) versus untreated (HR: 1.70; 95% CI: 1.07–2.34; p = 0.04). Extended analysis confirmed prognostic utility for overall survival (HR: 2.24) and surveillance recurrence-free survival (HR: 3.54). Conclusions ctDNA represents a robust prognostic biomarker for postsurgical colorectal cancer recurrence with consistent cross-platform performance. Enhanced prognostic value in adjuvant chemotherapy patients supports personalized surveillance implementation, though methodological standardization remains warranted.
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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 | 0,011 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».