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Enregistrement W2523570479 · doi:10.1200/jco.2016.34.15_suppl.5549

Feasibility of monitoring response to the PARP inhibitor rucaparib with targeted deep sequencing of circulating tumor DNA (ctDNA) in women with high-grade serous carcinoma on the ARIEL2 trial.

2016· article· en· W2523570479 sur OpenAlexaff
Anna Piskorz, Kevin Lin, James Anthony Morris, Elaina Mann, Amit M. Oza, Robert L. Coleman, David M. O’Malley, Michael Friedländer, Janiel M. Cragun, Ling Ma, Heidi Giordano, Mitch Raponi, Iain A. McNeish, Elizabeth M. Swisher, James D. Brenton

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePARP inhibition in cancer therapy
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineOncologyPARP inhibitorResponse Evaluation Criteria in Solid TumorsSerous fluidCancerCancer researchProgressive diseaseGeneChemotherapyGeneticsBiologyPoly ADP ribose polymerase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

5549 Background: TP53 mutations are present in > 97% cases of high-grade serous ovarian cancer (HGSOC). Detection of TP53 mutations in ctDNA extracted from plasma has the potential to monitor disease course and treatment response. We have developed targeted amplicon deep sequencing (TADS) to detect low frequency mutations throughout the TP53 gene in ctDNA. Rucaparib is a potent PARP inhibitor in development for treatment of tumors with HR pathway deficiency. We used TADS to assess TP53 mutant allele fraction (MAF) in ctDNA from patients in ARIEL2, a phase II study of rucaparib for treatment of relapsed HGSOC (NCT01891344). Methods: Plasma samples (n = 65) were collected from 18 patients during screening, on day 1 of each cycle, and at the end of rucaparib treatment. DNA extracted from plasma underwent TADS of TP53 (median depth 6916×). FFPE tumor specimens were profiled using an NGS-based assay with a targeted gene panel including TP53. Response was assessed by RECISTv1.1 and GCIG CA-125 criteria. Results: Concordant TP53 mutations were detected in tumor and ctDNA from plasma of all 18 patients. Median TP53 MAF at screening and cycle 1 day 1 was 5.1% (IQR 1.1–17.5, n = 16) and 3.8% (IQR 0.68–10.3, n = 16), respectively. 14 patients were evaluable for response between cycle 1 and 2 (missing sample n = 2; TP53 MAF < 0.5% n = 2). 7/9 patients with > 50% reduction of TP53 MAF in ctDNA at cycle 2 achieved a RECIST PR (see Table); this included 5/6 patients with either a germline or somatic mutation in BRCA1/BRCA2. No patients with < 50% reduction at cycle 2 (n = 5) achieved RECIST response. Conclusions: Noninvasive detection of TP53 mutations by TADS is feasible, using plasma samples collected from women with relapsed platinum-sensitive HGSOC participating in an international multicenter trial. ctDNA is a promising biomarker for monitoring response to the PARP inhibitor rucaparib and will now be explored in all ARIEL2 subjects. Clinical trial information: NCT01891344.% TP53 MAF change C1-C2 Mutation status* RECIST Response −100 gBRCA1 PR −100 WT PR −96 gBRCA2 PR −88 sBRCA2 PR −80 gBRCA1 PR −74 WT PR −74 WT SD −66 WT SD −54 gBRCA1 PR −39 WT PD −18 WT SD −11 WT PD +86 WT PD +188 sBRCA1 SD *g, germline; s, somatic

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations14
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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