Noninvasive Therapeutic Monitoring of Circulating Tumor DNA in BRAF‐Mutant Metastatic Colon Cancer Using Droplet Digital PCR, Next‐Generation Sequencing, and Fragmentomics
Notice bibliographique
Résumé
Purpose BRAFV600E ‐mutated metastatic colorectal cancers (mCRCs) are associated with poorer prognosis. We present a case, in which noninvasive therapeutic monitoring was performed on a patient with BRAF ‐mutant mCRC, aiming to track disease progression and elucidate the mechanisms of response and resistance towards anti‐ BRAF therapy. Methods A 40‐year‐old man diagnosed with metastatic BRAFV600E mutant sigmoid adenocarcinoma received multiple lines of treatment, including first‐line chemotherapy + bevacizumab and targeted therapy of cetuximab, encorafenib ± binimetinib. Noninvasive therapeutic monitoring was performed on ctDNA using our in‐house designed droplet digital PCR assay and fragmentomics. We also performed serial and paired analyses of tissue, liquid biopsy, and in vitro studies at different multiple timepoints. Results ctDNA and fragmentomics biomarkers were concordant with, and even preceded traditional serological and radiological biomarkers in predicting disease progression. Molecular analyses and drug testing also revealed mutations that are either potentially targetable or account for resistance, which guided the subsequent treatment regimen. Conclusion This case demonstrates the potential application of ctDNA and fragmentomics biomarkers, molecular analyses, and drug testing in noninvasive therapeutic monitoring of BRAFV600E mutant mCRC. These illustrate the potential application of such noninvasive therapeutic monitoring in larger scale cohorts of patients.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».