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Enregistrement W2394806078 · doi:10.1158/1557-3265.ovca15-a11

Abstract A11: NGS-based tumor genomic profiling to identify ovarian cancer patients who benefit from the PARP inhibitor rucaparib.

2016· article· en· W2394806078 sur OpenAlexaff
Iain A. McNeish, Kevin Lin, James Sun, Sandra Goble, Amit M. Oza, Robert L. Coleman, Clare L. Scott, Gottfried E. Konecny, Anna V. Tinker, David M. O’Malley, Rebecca Kristeleit, Ling Ma, James D. Brenton, Katherine M. Bell‐McGuinn, Ana Oaknin, Alexandra Léary, Elaina Mann, Heidi Giordano, Roman Yelensky, Mitch Raponi, Elizabeth M. Swisher

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePARP inhibition in cancer therapy
Établissements canadiensBC Cancer AgencyPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoss of heterozygosityPARP inhibitorOvarian cancerOlaparibBiologyCancer researchSynthetic lethalitySingle-nucleotide polymorphismCancerGeneticsGenotypeDNA repairGeneAllelePoly ADP ribose polymerase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: PARP inhibitors (PARPi) are synthetically lethal to tumor cells with homologous recombination deficiency (HRD). HRD can result from deleterious BRCA1/2 mutations (BRCAmut) or other mechanisms that have not been fully elucidated. Regardless of mechanism, HRD leads to a common phenotype of genome-wide loss of heterozygosity (LOH). It has been hypothesized that this genomic phenotype can be used to identify BRCA wild-type (BRCAwt) HRD tumors likely sensitive to PARPi. Using comprehensive next generation sequencing (NGS)-based tumor genomic profiling, we developed an HRD assay for potential use as a companion diagnostic for rucaparib in high-grade ovarian cancer (HGOC) by combining tumor BRCA1/2 status and quantification of genomic LOH. Methods: In the phase 2 study ARIEL2 Part 1 (NCT01891344), pre-treatment screening biopsies and archival formalin-fixed paraffin embedded tumor specimens were profiled using Foundation Medicine's NGS-based HRD assay, which detects all classes of genomic alterations, including base substitutions, insertions/deletions, and homozygous deletions in BRCA1/2. Genomic LOH was assessed by sequencing >3,500 evenly-distributed single nucleotide polymorphisms across the genome and quantifying the extent of genomic LOH. A pre-specified genomic LOH cutoff was determined using publicly available SNP array data of ovarian tumors to predict platinum sensitivity as a surrogate marker for PARPi sensitivity. Response was assessed by RECIST v1.1 and GCIG CA-125 response criteria. Results: As of July 1 2015, 195 archival tumor and 152 screening biopsy samples (142 matched pairs) from 206 HGOC patients enrolled (204 patients treated) in ARIEL2 Part 1 were successfully profiled using the NGS-based HRD assay. Some screening biopsies were not suitable for successful NGS-based HRD assessment primarily because of insufficient tumor nuclei or inadequate tumor volume. Most matched pairs of archival and pre-trial screening samples exhibited similar genomic LOH profiles (r=0.86); however, 14% of screening samples had higher genomic LOH compared with archival samples collected more than one year earlier. All BRCA1/2 germline and somatic mutated tumors had high genomic LOH in the screening samples. Receiver operating characteristic analysis of genomic LOH showed utility in identifying RECIST/CA-125 responders to rucaparib (AUC=0.72, p<1e-4), with slightly better predictive utility using screening samples compared to archival samples (AUC=0.72 vs 0.69). Using the pre-specified genomic LOH cutoff, high genomic LOH tumors were detected in 54% of evaluable BRCAwt patients; significantly different overall response rates were found in patients with high vs low genomic LOH tumors (48% vs 26%; chi-square p=0.0074). Conclusions: We developed an NGS-based HRD assay that assesses tumor BRCA1/2 and genomic LOH to prospectively identify HGOC patients who may benefit from rucaparib treatment. The optimized NGS-based HRD assay will be prospectively tested in the ongoing portion of the phase 2 study (ARIEL2 Part 2, NCT01891344) and a phase 3 maintenance study (ARIEL3, NCT01968213) that will investigate rucaparib in HGOC. Citation Format: Iain A. McNeish, Kevin K. Lin, James X. Sun, Sandra Goble, Amit Oza, Robert L. Coleman, Clare L. Scott, Gottfried Konecny, Anna V. Tinker, David M. O'Malley, Rebecca Kristeleit, Ling Ma, James D. Brenton, Katherine Bell-McGuinn, Ana Oaknin, Alexandra Leary, Elaina Mann, Heidi Giordano, Roman Yelensky, Mitch Raponi, Elizabeth Swisher. NGS-based tumor genomic profiling to identify ovarian cancer patients who benefit from the PARP inhibitor rucaparib. [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Advances in Ovarian Cancer Research: Exploiting Vulnerabilities; Oct 17-20, 2015; Orlando, FL. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2016;22(2 Suppl):Abstract nr A11.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,205
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,315 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
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