Early Cancer Detection in Hereditary Breast and Ovarian Cancer Syndrome with Cell-Free DNA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Early cancer detection for individuals with Hereditary Breast and Ovarian Cancer syndrome (HBOC) remains limited by the low sensitivity of available tests and lack of clinical surveillance methods for many cancers beyond breast cancer. To investigate cell-free DNA (cfDNA) sequencing as a pan-cancer surveillance modality, we analyzed 194 blood plasma samples from 88 BRCA1 and/or BRCA2 pathogenic variant carriers ( BRCA1/2-carriers ) using a multimodal assay integrating genomic and epigenomic (fragmentomic & DNA methylation) features. Cancer-associated signals were detected in 71% (43/61) of carriers with active cancers detected by conventional surveillance, as well as 30/54 patients (56%) with negative surveillance findings. Of the negative patients 43% (13/30) subsequently developed cancer within 2 years (12 non-breast cancers), suggesting early detection of occult cancers. These findings demonstrate the value of integrating multiple cfDNA analyses and support the potential of longitudinal, multimodal liquid biopsy analysis to improve early detection and risk stratification in BRCA1/2-carrier s. Significance Statement Improved clinical surveillance methods are urgently needed for BRCA1/2 germline carriers. We show that integrating cell-free DNA genomic and epigenomic (fragmentomic and DNA methylation) based assays identifies cancer-associated signals not captured by standard methods, supporting its use as a complementary non-invasive strategy for longitudinal monitoring in high-risk individuals.
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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 ».