Functional Characterization and a Real-World Clinical Laboratory Pilot of the Foundation for the National Institutes of Health Circulating Tumor DNA Quality Control Materials
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE We previously developed quality control materials (QCMs) to aid in the development of circulating tumor DNA (ctDNA) assays. In this study, we further characterize the performance of the QCMs relative to clinical samples. METHODS QCMs were provided by three manufacturers. To functionally characterize the QCMs, we (1) evaluated EGFR L858R and ex19del (range, 0.5%-5.0% variant allele frequency [VAF]) in QCMs compared with clinical samples by droplet digital polymerase chain reaction (ddPCR), targeted-amplicon sequencing (Tag-seq), and hybrid capture next-generation sequencing (NGS); and (2) evaluated the QCMs and clinical samples near the Tag-seq limit of detection. A clinical pilot was also conducted in 11 clinical laboratories spanning four continents. RESULTS For functional characterization, part 1, QCM VAFs for hybrid capture were similar to ddPCR for EGFR L858R but lower for ex19del. By contrast, hybrid capture results for EGFR L858R clinical samples showed a positive trend compared with ddPCR. For amplicon NGS, QCMs performed similarly to clinical samples for both variants. For part 2, observed hit rates approximated expected values. In the clinical pilot, median ex19del VAF was higher for Tag-seq than hybrid capture for both 1.0% and 0.5% QCM formulations. Median QCM L858R VAFs were similar for Tag-seq and hybrid capture, with greatest interlaboratory differences observed for Thermo Fisher Scientific QCMs. For non- EGFR variants, we observed assay and QCM-dependent trends, with no particular QCM or assay driving these trends. CONCLUSION This project revealed unexpected differences in performance of both assays and QCMs. These findings highlight the need for further validation across diverse alteration types and merit consideration by laboratories that rely on QCMs to develop and perform ctDNA assays for diagnostic applications.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».