Noninvasive Therapeutic Monitoring of Circulating Tumor DNA in BRAF‐Mutant Metastatic Colon Cancer Using Droplet Digital PCR, Next‐Generation Sequencing, and Fragmentomics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle