Circulating tumor DNA and protein biomarker detection in liquid biopsy samples to for the triaging and monitoring of HPV-associated cervical pre-cancer and cancer
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Le cancer du col de l’utérus est le quatrième cancer le plus fréquent chez les femmes à l’échelle mondiale, avec 660 000 cas et 350 000 décès rapportés en 2022. L’infection persistante par le papillomavirus humain (VPH) à haut risque, notamment les sous-types 16 et 18, est responsable de plus de 90% des cas. Malgré les mesures de prévention existantes, comme la vaccination contre le VPH et le dépistage par frottis, ce cancer reste en augmentation rapide au Canada, avec une hausse annuelle de 3,7% depuis 2015. Cette tendance s’explique en partie par des barrières socio-économiques, notamment le coût des vaccins et l’éloignement géographique, qui limitent l’accès à la prévention et aux soins, en particulier pour les populations vulnérables. Objectifs: Ce projet visait à évaluer la biopsie liquide comme méthode non-invasive et accessible pour détecter les biomarqueurs du cancer du col de l’utérus. Les objectifs étaient: (1) créer une bio-banque d’échantillons de biopsie liquide (sang, urine, cytologie du col de l’utérus, auto-prélèvements vaginaux) provenant de patientes atteintes de lésions précancéreuses ou de cancer, ainsi qu’une base de données cliniques associées; (2) évaluer la détection de l’ADN tumoral circulant (ADNct) des HPV 16 et 18 par PCR numérique sur une cohorte rétrospective et examiner son association avec les facteurs cliniques; et (3) enquêter la microscopie à contraste d’interférence de fluorescence (FLIC) pour améliorer la sensibilité de détection de la protéine p16 par rapport à l’ELISA traditionnel. Résultats: Une bio-banque de 209 patientes (161 pré-cancer, 48 cancer) a été constituée, incluant 653 échantillons de biopsie liquide avant traitement: 85 échantillons de sang, 183 d’urine, 191 de cytologie du col de l’utérus et 194 auto-prélèvements vaginaux. Les taux de consentement étaient plus élevés pour l’urine et les auto-prélèvements vaginaux, indiquant une préférence pour des méthodes moins invasives. L’analyse rétrospective a révélé que les niveaux d’ADNct des HPV 16 et 18 étaient corrélés au stade de la maladie. Les niveaux étaient plus élevés chez les patientes atteintes de CIN2/3 ou de cancer que chez celles ayant une pathologie normale ou une CIN1. En parallèle, la microscopie FLIC a démontré une limite de détection de la protéine p16 dix fois inférieure à celle de l’ELISA, suggérant une sensibilité accrue pour détecter cette protéine. Des analyses supplémentaires sont en cours pour évaluer l’efficacité de cette méthode dans les lysats de cellules cancéreuses du col de l’utérus. Conclusion: Ce projet a permis de constituer une première bio-banque avec quatre types différents d'échantillons de biopsie liquide dédiée au cancer du col de l’utérus, offrant une base pour des recherches futures sur les biomarqueurs. L’auto-prélèvement s’est révélé prometteur pour surmonter les barrières à l’accès au dépistage et à la surveillance. Les travaux futurs se concentreront sur l’intégration des biomarqueurs ADNct et p16 dans des appareils microfluidiques pour des tests au point de service. Cette technologie pourrait non seulement améliorer l’accessibilité au dépistage, mais aussi renforcer l’autonomie des femmes dans la gestion de leur santé du col de l’utérus
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».