匹配的骨髓与外周血分析揭示多发性骨髓瘤中液体活检信号的区室与特征特异性
对74名多发性骨髓瘤患者的372份样本分析表明,外周血浆循环肿瘤DNA(cfDNA)在检测骨髓定义的拷贝数异常和突变方面不劣于骨髓血浆cfDNA,其恢复率分别为77.4%对72.0%和69.2%对65.4%。
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对74名多发性骨髓瘤患者的372份样本分析表明,外周血浆循环肿瘤DNA(cfDNA)在检测骨髓定义的拷贝数异常和突变方面不劣于骨髓血浆cfDNA,其恢复率分别为77.4%对72.0%和69.2%对65.4%。
一项基于瑞典马尔默饮食与癌症队列的病例对照研究发现,CA-125的Sialyl-Thomsen-nouveau(STn)糖基化变体可预测临床诊断前数年的卵巢癌。
推荐理由:研究比较了新型糖基化变体与常规CA-125在卵巢癌早期检测中的表现,为改进现有筛查策略提供了具体数据。
一项研究发现,人工智能模型可通过分析血液代谢组学特征识别早期卵巢癌。该模型在两个独立回顾性队列(血清队列 N=91,血浆队列 N=83)中分别实现了高达 99.0% 的敏感性和 99.8% 的特异性。研究识别出 239 个一致的代谢物变化,表明存在一种涉及肿瘤与宿主的分布式代谢反应系统型,支持进一步开发基于代谢组学的卵巢癌早期检测方法。
研究团队开发了一种从单次H&E活检推断患者特异性肿瘤增殖和扩散率的计算方法。该方法通过拟合细胞核点模式的分析两点相关函数和功率谱密度,在11个多中心队列中恢复了机制性参数。
研究通过整合已验证的分期系统(STAR-CAP)和非癌死亡率模型(OCCAM),评估了局部前列腺癌患者在放疗基础上添加或延长雄激素剥夺疗法(ADT)的10年远处转移绝对风险降低(ARR)。
推荐理由:该模型整合了癌症特异性风险和合并症,揭示了传统风险分组内患者从ADT中获益的巨大异质性,有助于个体化治疗决策。
一项涉及16,255名个体(包括3,341例癌症病例)的多队列研究发现,肠道微生物组的改变与肺癌、肾癌和乳腺癌等多种癌症类型相关。在法国、荷兰、芬兰和拉脱维亚四个欧洲人群的1,640名个体中,癌症诊断前采集的样本已显示出与确诊患者相似的微生物组改变,但其程度较轻。这些发现表明,微生物组特征或可用于对癌症高风险人群进行分层。
研究构建了来自44名转移性乳腺癌患者126个肿瘤样本的空间单细胞转录组图谱,涵盖520,850个细胞。通过分析疾病进展中多个时间点的样本,检测到治疗诱导的肿瘤细胞内驱动耐药的转录变化,并追踪了进展过程中亚克隆肿瘤细胞的选择。
推荐理由:研究分析了44名转移性乳腺癌患者多个时间点的样本,可帮助理解治疗诱导的转录变化和耐药性机制。