Detección temprana de cáncer de ovario utilizando fragmentómica de ADN libre de células plasmáticas (estudio retrospectivo)

En la actualidad, existen muchos problemas en la detección del cáncer de ovario en China, como una gran cantidad de población de alto riesgo, la falta de métodos efectivos de detección y manejo, y el valor de la ecografía vaginal y CA125 en la detección temprana del cáncer de ovario es limitado. Existe una necesidad urgente de un método de detección más sensible para el cáncer de ovario en la práctica clínica. En un período de ventana más avanzado, se examinará un grupo con mayor riesgo de enfermedad para ingresar al diagnóstico clínico, a fin de lograr la prevención y el tratamiento tempranos de los pacientes y ganar oportunidades valiosas para la prevención y el tratamiento efectivos del cáncer de ovario. Aunque hay algunos estudios sobre datos de detección temprana de cáncer de ovario en el país y en el extranjero, la mayoría de ellos utilizan una sola dimensión de detección o mutación somática combinada con análisis de metilación. En la actualidad, la optimización de la tecnología de detección, la acumulación de muestras o la validación de ensayos clínicos prospectivos siguen en marcha. En resumen, el espacio para la detección temprana del cáncer de ovario es amplio y la biopsia líquida no es invasiva, es conveniente y fácil de aceptar. Es un medio técnico importante para la investigación de la detección temprana del cáncer de ovario y tiene un gran potencial para mejorar el rendimiento de la detección temprana del cáncer de ovario. Con el fin de verificar aún más el valor de aplicación de la fragmentómica basada en cfDNA en la detección temprana del cáncer de ovario y detectar mejor la población de alto riesgo de cáncer de ovario en China, este estudio pretende analizar las características de cinco fragmentos de cfDNA basados ​​en datos completos de baja profundidad. -Tecnología de secuenciación del genoma (WGS) e integrar la tecnología de aprendizaje automático de inteligencia artificial para establecer un modelo de predicción para la detección temprana del cáncer de ovario basado en cfDNA.