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Enregistrement W4415590751 · doi:10.1101/2025.10.24.25338566

Cell-free DNA Whole Genome Sequencing for Non-Invasive Minimal Residual Disease Detection in Multiple Myeloma

2025· preprint· W4415590751 sur OpenAlexaff
Dor Abelman, Jenna Eagles, Aimée A. Wong, Saumil Shah, Jeffrey P. Bruce, Stephanie Pedersen, David Scott, Cecília Bonolo de Campos, Signy Chow, Ellen Wei, Darrell White, Irwindeep Sandhu, Kevin Song, Esteban Braggio, Shaji Kumar, Alli Murugesan, Tony Reiman, A. Keith Stewart, Suzanne Trudel, Trevor J. Pugh

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensQueen Elizabeth II Health Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of New BrunswickVancouver General HospitalSaint John Regional HospitalPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMinimal residual diseaseMultiple myelomaWhole genome sequencingDNA sequencingBone marrowGenomePersonalized medicineLiquid biopsy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,255 · 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
Résumé présentoui

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