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Enregistrement W2242250048 · doi:10.1200/jco.2013.31.15_suppl.10503

Mutational analysis of plasma DNA from patients (pts) in the phase III GRID study of regorafenib (REG) versus placebo (PL) in tyrosine kinase inhibitor (TKI)-refractory GIST: Correlating genotype with clinical outcomes.

2013· article· en· W2242250048 sur OpenAlexaff
George D. Demetri, Michael Jeffers, Peter Reichardt, Yoon‐Koo Kang, Jean‐Yves Blay, Piotr Rutkowski, Hans Gelderblom, Peter Hohenberger, Michael Leahy, Margaret von Mehren, Heikki Joensuu, Giuseppe Badalamenti, Martin E. Blackstein, Axel Le Cesne, Patrick Schöffski, Robert G. Maki, Jianming Xu, Toshirou Nishida, I. Kuss, Paolo G. Casali

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastrointestinal Tumor Research and Treatment
Établissements canadiensUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRegorafenibMedicinePDGFRAKRASSunitinibGiSTInternal medicineTyrosine-kinase inhibitorOncologyPazopanibCancer researchCancerStromal cellColorectal cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

10503 Background: The phase III GRID study showed that REG provides a significant improvement in progression-free survival (PFS) compared with PL in pts with advanced gastrointestinal stromal tumors (GIST) following failure of at least imatinib (IM) and sunitinib (SU; HR 0.27, p<0.0001). Determining GIST genotype in TKI-refractory disease has proven challenging due to inter-tumoral heterogeneity and pt preference to avoid serial biopsies. To overcome this, we analysed circulating DNA in plasma as a source of tumor DNA and studied the correlation between mutational status and clinical outcome. Methods: DNA was isolated from both archival tumor tissue (n=102) and plasma at baseline (n=163) and analyzed for mutations via Sanger sequencing (tissue) or BEAMing (plasma). Results: Mutational frequencies for tumor tissue samples were: KIT, 66%; PDGFRA, 3%; KRAS, 1%; BRAF, 0%. For plasma, frequencies were: KIT, 58%; PDGFRA, 1%; KRAS, 1 out of 2 samples, BRAF, 0%. Detection of primary KIT mutations showed 84% concordance between tissue and plasma. Secondary KIT mutations were more commonly detected in plasma (47%) than in tissue (12%). Subgroup analysis based on mutational status showed an improved PFS in REG-treated pts vs PL in all subgroups by both central and local review of imaging studies. The presence of a secondary KIT mutation in plasma was associated with shorter PFS in pts receiving PL (HR 1.82, p=0.05). Pts with a KIT-exon 9 mutation received IM for a shorter period of time, and SU for a longer period of time, relative to other GIST genotypes. Pts with a PDGFRA mutation showed variable clinical responses, while 1/1 KRAS-mutant GIST did not respond well to IM, SU, or REG. Conclusions: KIT mutational status correlated to IM and SU treatment duration. While consistent with prior reports using tissue sampling, this validates the utility of plasma-based circulating DNA analysis of target oncogenes. Secondary KIT mutations appear to have a negative prognostic impact in GIST, while the clinical benefit of REG vs PL was not influenced by KIT mutational status. Clinical trial information: NCT01271712.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,123
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,343 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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