Abstract P6-07-06: Effect of serum biomarkers (activin A, CAIX, HER2, TIMP-1, and uPA) on outcome in HER2+ metastatic breast cancer patients treated in first line with lapatinib or trastuzumab combined with taxane: CCTG MA.31
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: In MA.31, the lapatinib-taxane combination led to shorter PFS than trastuzumab-taxane in HER2+ metastatic breast cancer. We investigated the prognostic and predictive effects of pretreatment serum biomarkers. Methods: MA.31 accrued 652 patients; 537 (82%) were centrally-confirmed HER2+. Biomarkers were categorized for univariate and multivariate predictive investigations with a median cut-point, ULN cut-points (15 ng/ml- HER2; 506 pg/ml- CAIX; 454 pg/ml- TIMP-1; 1940 pg/ml– uPA; 600 pg/ml- activin A), and custom cut-points (30 and 100 ng/ml for HER2). Stratified step-wise forward Cox multivariate analysis used continuous and categorical biomarkers for PFS in the ITT and central HER2+ populations; central HER2+ biomarker results are shown. Results: Serum was banked for 472 (72%) of 652 patients. Higher serum activin A (>median; >ULN; p<0.0001); higher CAIX (>median; >ULN; p=0.02; p=0.001); higher HER2 (>median; >15; >30; or >100 ng/ml; p=0.05-0.002) and higher TIMP-1 (>median; >ULN; p=0.001; p=0.02) had shorter univariate PFS. In multivariate analysis for PFS: higher continuous activin A (HR=6.75 with Box-Cox transformation, P<0.0001) was associated with significantly shorter PFS, along with treatment arm, prior adjuvant anthracyclines, and higher central EGFR status. In multivariate analysis for OS: higher continuous activin A (HR=85.9, with Box-Cox transformation, P<0.0001) was associated with significantly shorter OS, along with treatment arm and higher central EGFR status. The interaction terms of serum biomarkers with treatment were not significant. Elevated serum activin A was also significant at the median cutpoint for PFS (HR 1.79, p=0.0002) and OS (HR 2.39, p=0.006) in multivariate analysis. Conclusions: Higher serum activin A was a significant independent prognostic biomarker of shorter progression-free and overall survival. No serum biomarker was predictive of differential response to lapatinib vs. trastuzumab. Evaluation of activin A and CAIX-targeted therapy in addition to HER2-targeted therapy may be warranted in patients with elevated serum levels of these biomarkers. *AK, MH, DH, & JH contributed equally Grant: PA Breast Cancer Coalition. Citation Format: Kang A, Hupp M, Ho D, Huang J, Leitzel K, Ali S, Shepherd L, Parulekar WR, Ellis CE, Rocco CJ, Zhu L, Virk S, Nomikos D, Aparicio S, Gelmon KA, Truica C, Al-Marrawi Y, Rizvi S, Vasekar M, Nagabhairu V, Polimera H, Marks E, Richardson A, Ali AS, Krecko L, Carney WP, Downs S, Chen BE, Lipton A. Effect of serum biomarkers (activin A, CAIX, HER2, TIMP-1, and uPA) on outcome in HER2+ metastatic breast cancer patients treated in first line with lapatinib or trastuzumab combined with taxane: CCTG MA.31 [abstract]. In: Proceedings of the 2016 San Antonio Breast Cancer Symposium; 2016 Dec 6-10; San Antonio, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2017;77(4 Suppl):Abstract nr P6-07-06.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».