De integratie van machine learning in de analyse van vrij circulerend DNA opent een nieuwe weg voor geavanceerde kankerdiagnostiek, waarbij gebruik wordt gemaakt van genomische gegevens afkomstig van whole genome sequencing (WGS): afwijkingen in het aantal kopieën (CNA), fragmentgrootteverdeling en genomische breekpunten.

Hoewel het onderzoek naar vloeibare biopsieën van cfDNA bij honden nog minder ontwikkeld is dan bij mensen, blijkt uit recent onderzoek dat het potentieel groot is.

Er is aangetoond dat circulerend tumor-DNA (ctDNA) beter detecteerbaar is in kwaadaardige laesies dan in goedaardige laesies van hemangiosarcoom van de milt bij honden, wat het nut ervan voor de diagnose, follow-up en detectie van deze specifieke tumor onderstreept.

Een innovatief aspect van de screening is de analyse van de fragmentatieprofielen van ctDNA: de sequentiegegevens tonen duidelijke verschillen in de verdeling van de fragmentgrootte tussen normale en tumorale monsters, met een verrijking van zowel kortere als langere fragmenten in de kankermonsters.

Een groep Zuid-Koreaanse onderzoekers heeft een nieuw screeningsparadigma voorgesteld dat gebaseerd is op de analyse van de verdeling van de grootte van cfDNA-fragmenten, in combinatie met kunstmatige intelligentie.

Ze gebruikten verschillende machine learning-algoritmen om gevallen van hemangiosarcoom te classificeren op basis van gezonde monsters, waarbij ze zich concentreerden op specifieke bereiken van fragmentgroottes en waarbij ze afwijkingen in het aantal kopieën (CNA) bestudeerden, wat bijdroeg aan de vooruitgang van het onderzoek in de veterinaire oncologie.

De onderzoekers gebruikten whole genome sequencing (WGS) om de fragmentgrootte en CNA's in het cDNA van 21 honden met hemangiosarcoom en 36 gezonde honden te analyseren, met als doel de nauwkeurigheid van vroege kankerdetectie door middel van machine learning-modellen te verbeteren.

De resultaten tonen aan dat, net als bij oncologie bij mensen, “de hemangiosarcoommonsters kleinere DNA-fragmenten vertoonden dan die van gezonde honden, met een opvallende verschuiving naar links van de hoofdpiek”.

Interessant is dat de DNA-fragmenten van hemangiosarcomen bij honden acht verschillende periodieke patronen vertoonden, die verschilden van de patronen die gewoonlijk bij angiosarcomen bij mensen worden waargenomen.

Bovendien identificeerden de onderzoekers zeven nieuwe genomische amplificaties en negen verliezen in de hemangiosarcoommonsters.

Door machine learning toe te passen op de verdeling van de grootte van cfDNA-fragmenten, verkregen ze diagnostische discriminatiebereiken, waarmee ze het potentieel van deze aanpak voor een nauwkeurige classificatie van kanker in een vroeg stadium aantoonden.

De auteurs concluderen: "Deze studie bevestigt de onderscheidende grootte van cfDNA-fragmenten en CNA-profielen bij honden met hemangiosarcoom, in vergelijking met gezonde honden, en toont het potentieel aan van deze biomarkers voor vroege detectie, screening en monitoring van kanker bij honden op basis van vloeibare biopsieën. "

Ten slotte vatten ze samen: “Deze resultaten leggen de basis voor verder onderzoek naar de analyse van cfDNA bij verschillende vormen van kanker bij honden, waarbij methoden uit de humane oncologie worden geïntegreerd om de vroege opsporing en diagnostische nauwkeurigheid in de diergeneeskunde te verbeteren.”