Abstract P6-14-03: Genome wide association study (GWAS) to identify variants conferring ramucirumab-associated hypertension in the ROSE/TRIO-012 breast cancer trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: In a candidate single nucleotide polymorphism (SNP) association study, we previously identified VEGFR-1 and VEGFR-2 SNPs strongly associated with treatment emergent hypertension (HT) in the ramucirumab (RAM) and docetaxel (Doc) arm in the ROSE/TRIO-012 study, a double-blinded multinational phase III trial that randomized 1,144 patients with advanced breast cancer to receive first-line Doc in combination with RAM or placebo (Mackey et al, JCO Jan 10, 2015:141-148; Mackey et al, JCO, Volume 33, Issue 15_suppl, May 20, 2015: 547). However, candidate SNP studies limit the number of genes for interrogation and a more comprehensive genome wide search may identify critical variants associated with the phenotype of HT. Preliminary analysis indicated that patients experiencing HT with RAM showed better overall survival (Mackey JR, et al (2015). Reply to H. Lee, et al. JCO; in press). These observations provide the potential to identify those patients with genetic variants for predisposition to RAM-associated HT to inform therapeutic decisions. Methods: Genotyping of samples is underway using Affymetrix SNP 6.0 arrays. Genotype data will be filtered for deviations from Hardy Weinberg Equilibrium and minor allele frequency of >0.05. Study subjects (n=792) provided ethics-committee approved prospective consent for this genetic study of whom 478 subjects were allocated RAM + Doc arm. Toxicity grades 0-1 (n= 394 controls; low toxicity) vs. grade >2 (n= 84 cases, high toxicity) is our binary outcome. Dominant genotypic model is assumed. Chi-square test, FDR and/or 10000 permutation tests will be employed (Golden Helix-SVS v8.3) and p<0.05 considered statistically significant. Population stratification will be identified (EIGENSTRAT) and association statistics will be corrected using Eigenvectors along with age as covariates. Fine mapping of loci showing significant associations will be attempted using imputation tools. Results and conclusions: We expect up to 700,000 SNPs to be retained after filtering based on our previous breast cancer GWAS analyses (Damaraju et al. Cancer Research (suppl); Vol 70 (24), page 258s, 2010 and Sehrawat et al Hum Genet. 2011 Oct;130(4):529-37) and 30,000 SNPs to show significance at a nominal p-value (0.05); these will be analysed for regions of high linkage disequilibrium to narrow down potential loci showing association with HT to serve as candidate markers in further independent validation studies. Cumulative dose to adverse events will be considered in the analysis. Identified loci will be interrogated for potential genes in the flanking regions with biological relevance based on pathway analysis. Identified variants from candidate SNP and GWAS may allow developing predictive tools to enable stratification of patients for therapies. The analysis is expected to be completed by mid- November, 2015. Citation Format: Mackey JR, Lipatov O, Martín M, Webster M, Hegg R, Verma S, Ramos-Vázquez M, Fresco R, Thireau F, Houé V, Press MF, Kumaran M, Damaraju S. Genome wide association study (GWAS) to identify variants conferring ramucirumab-associated hypertension in the ROSE/TRIO-012 breast cancer trial. [abstract]. In: Proceedings of the Thirty-Eighth Annual CTRC-AACR San Antonio Breast Cancer Symposium: 2015 Dec 8-12; San Antonio, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2016;76(4 Suppl):Abstract nr P6-14-03.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».