Cell-free DNA Whole Genome Sequencing for Non-Invasive Minimal Residual Disease Detection in Multiple Myeloma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Minimal residual disease (MRD) monitoring in multiple myeloma (MM) relies on invasive bone marrow (BM) biopsies, which often yield insufficient tumor material. We performed whole genome sequencing of cell-free DNA from 163 plasma samples from 51 patients to develop a non-invasive MRD classifier. BM WGS identified a median of 2,502 clonal mutations, enabling cfDNA tracking at levels comparable to BM-based MRD testing. The cfDNA classifier achieved a mean AUC of 0.86 against multiparameter flow cytometry and targeted immunoglobulin sequencing (clonoSEQ), and MRD negativity after one year of maintenance was strongly associated with two-year relapse-free survival probability (Hazard Ratio = 24), with cfDNA changes preceding clinical progression by a median of 12.6 months. To establish a BM-agnostic mode, a plasma-only classifier trained on baseline cfDNA established a mean AUC of 0.79 compared to BM clinical testing and stratified relapse risk (HR = 4.18), enabling MRD detection in patients with suboptimal BM samples. Longitudinal cfDNA profiles detected subclonal evolution in half of profiled patients. Cell-free DNA whole genome sequencing provides a sensitive, scalable, and clinically informative platform for non-invasive MRD monitoring in MM. Statement of Translational Significance Currently, myeloma MRD assays require invasive, painful bone marrow sampling and fail to account for spatial heterogeneity. High-depth, cell-free whole genome sequencing tracks thousands of personalized mutations in blood, identifying molecular relapse a median of 12.6-19 months before clinical progression and showing a stronger association with progression-free survival than standard bone-marrow tests (hazard ratio = 24 for BM-informed mutation lists). This scalable, comprehensive approach enables dynamic multiple myeloma monitoring and risk-adapted treatment. Summary Paragraph Minimal residual disease (MRD) monitoring is one of the strongest predictors of progression-free and overall survival in multiple myeloma (MM); as such, clinicians currently rely on invasive bone-marrow sampling that patients tolerate poorly for serial assessment. We show that longitudinal whole-genome sequencing of plasma cell-free DNA, guided by personalized mutation catalogs from diagnostic bone marrow, detects residual tumor DNA at ultra-low levels. This approach tracked disease dynamics across serial samples, achieved strong concordance with standard clinical MRD assays, accurately predicted progression-free survival, and detected subclonal evolution driving relapse. While developed initially using bone marrow reference, we found that cell-free DNA collected at baseline provided comparable mutational information to serve as a reference for subsequent MRD blood draws. This plasma-only classifier requires no marrow input, identified persistent disease when diagnostic marrow was insufficient for referencing, stratified relapse risk, and detected rising MRD probabilities a median of 19 months before progression. Together, these results establish cell-free DNA whole genome sequencing as a minimally invasive platform for comprehensive genomic surveillance in MM, reducing dependence on painful repeat marrow biopsies and enabling earlier, risk-adapted intervention. More broadly, this strategy can extend to diverse cancers to guide personalized therapy and identify relapse earlier.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».