Web of Science: 12 cites, Scopus: 12 cites, Google Scholar: cites,
Circulating tumor DNA reveals complex biological features with clinical relevance in metastatic breast cancer
Prat, Aleix (Hospital Clínic i Provincial de Barcelona)
Brasó-Maristany, Fara (Institut d'Investigacions Biomèdiques August Pi i Sunyer)
Martínez-Sáez, Olga (Universitat de Barcelona)
Sanfeliu, Esther (Hospital Clínic i Provincial de Barcelona)
Bellet Ezquerra, Meritxell (Vall d'Hebron Institut d'Oncologia)
Galván, Patricia (Institut d'Investigacions Biomèdiques August Pi i Sunyer)
Martínez, Débora (Institut d'Investigacions Biomèdiques August Pi i Sunyer)
Pascual, Tomás (University of North Carolina)
Marín-Aguilera, Mercedes (Reveal Genomics (Barcelona))
Rodríguez, Anna (Hospital Clínic i Provincial de Barcelona)
Chic, Nuria (Hospital Clínic i Provincial de Barcelona)
Adamo, Barbara (Universitat de Barcelona)
Paré Brunet, Laia (Reveal Genomics (Barcelona))
Vidal Losada, Maria (Universitat de Barcelona)
Margelí, Mireia (Institut Germans Trias i Pujol. Hospital Universitari Germans Trias i Pujol)
Ballana, Ester (Institut Germans Trias i Pujol. Hospital Universitari Germans Trias i Pujol)
Gómez-Rey, Marina (Vall d'Hebron Institut d'Oncologia)
Oliveira, Mafalda (Vall d'Hebron Institut d'Oncologia)
Felip, Eudald (Institut Germans Trias i Pujol. Hospital Universitari Germans Trias i Pujol)
Matito, Judit (Vall d'Hebron Institut d'Oncologia)
Sánchez-Bayona, Rodrigo (Hospital Universitario 12 de Octubre (Madrid))
Suñol, Anna (Vall d'Hebron Institut d'Oncologia)
Saura, Cristina (Vall d'Hebron Institut d'Oncologia)
Ciruelos, Eva (Hospital Universitario 12 de Octubre (Madrid))
Tolosa, Pablo (Hospital Universitario 12 de Octubre (Madrid))
Muñoz, Montserrat (SOLTI cooperative group (Barcelona))
González-Farré, Blanca (Hospital Clínic i Provincial de Barcelona)
Villagrasa, Patricia (Reveal Genomics (Barcelona))
Parker, Joel S. (University of North Carolina)
Perou, Charles M. (University of North Carolina)
Vivancos, Ana (Vall d'Hebron Institut d'Oncologia)
Universitat Autònoma de Barcelona

Data: 2023
Resum: Liquid biopsy has proven valuable in identifying individual genetic alterations; however, the ability of plasma ctDNA to capture complex tumor phenotypes with clinical value is unknown. To address this question, we have performed 0. 5X shallow whole-genome sequencing in plasma from 459 patients with metastatic breast cancer, including 245 patients treated with endocrine therapy and a CDK4/6 inhibitor (ET + CDK4/6i) from 2 independent cohorts. We demonstrate that machine learning multi-gene signatures, obtained from ctDNA, identify complex biological features, including measures of tumor proliferation and estrogen receptor signaling, similar to what is accomplished using direct tumor tissue DNA or RNA profiling. More importantly, 4 DNA-based subtypes, and a ctDNA-based genomic signature tracking retinoblastoma loss-of-heterozygosity, are significantly associated with poor response and survival outcome following ET + CDK4/6i, independently of plasma tumor fraction. Our approach opens opportunities for the discovery of additional multi-feature genomic predictors coming from ctDNA in breast cancer and other cancer-types. Plasma ctDNA is a promising method to determine patient outcome in multiple cancer types. Here, the authors use shallow WGS to create machine learning signatures to identify tumor phenotypes and predict therapy response in patients with metastatic breast cancer.
Ajuts: Instituto de Salud Carlos III PI19/01846
European Commission. Horizon 2020 847912
Drets: Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, la comunicació pública de l'obra i la creació d'obres derivades, fins i tot amb finalitats comercials, sempre i quan es reconegui l'autoria de l'obra original. Creative Commons
Llengua: Anglès
Document: Article ; recerca ; Versió publicada
Matèria: Predictive markers ; Cancer
Publicat a: Nature communications, Vol. 14 (march 2023) , ISSN 2041-1723

DOI: 10.1038/s41467-023-36801-9
PMID: 36859416


16 p, 2.7 MB

El registre apareix a les col·leccions:
Articles > Articles de recerca
Articles > Articles publicats

 Registre creat el 2023-03-09, darrera modificació el 2023-06-19



   Favorit i Compartir