Abstract AP27: FEASIBILITY OF MONITORING RESPONSE TO THE PARP INHIBITOR RUCAPARIB WITH TARGETED DEEP SEQUENCING OF CIRCULATING TUMOR DNA (CTDNA) IN WOMEN WITH HIGH GRADE OVARIAN CARCINOMA ON THE ARIEL2 TRIAL
Notice bibliographique
Résumé
Abstract 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 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 2 study of rucaparib for treatment of relapsed high-grade ovarian cancer (NCT01891344). MATERIAL AND METHODS: Plasma samples (n=65) from 18 patients were collected 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. Investigator-assessed clinical response rates were evaluated by RECIST v1.1 and GCIG CA-125 criteria. RESULTS: Concordant TP53 mutations were detected in tumor and ctDNA from plasma for all 18 patients. Median TP53 MAF at screening and cycle 1 day 1 was 5.1% (interquartile range: 1.1–17.5, n=16) and 3.8% (IQR: 0.68–10.3, n=16), respectively. Fourteen patients were evaluable for response measured by quantification of TP53 MAF 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 confirmed 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 a RECIST response. CONCLUSIONS: Noninvasive detection of TP53 mutations by TADS is feasible, using plasma samples collected from women with relapsed platinum-sensitive high-grade ovarian cancer participating in an international multicenter trial. Circulating tumor DNA is a promising biomarker for monitoring response to the PARP inhibitor rucaparib. We are now testing the pre-specified hypothesis that a >50% reduction in TP53 MAF between baseline and cycle 2 is predictive of response to rucaparib using 560 plasma samples from 139 ARIEL2 subjects. Updated results will be presented at the meeting. Citation Format: Anna Piskorz, Kevin K. Lin, James Morris, Elaina Mann, Amit Oza, Robert L. Coleman, David M. O'Malley, Michael Friedlander, Janiel M. Cragun, Ling Ma, Heidi Giordano, Nitzan Rosenfeld, Mitch Raponi, Iain A. McNeish, Elizabeth Swisher, James D. Brenton. FEASIBILITY OF MONITORING RESPONSE TO THE PARP INHIBITOR RUCAPARIB WITH TARGETED DEEP SEQUENCING OF CIRCULATING TUMOR DNA (CTDNA) IN WOMEN WITH HIGH GRADE OVARIAN CARCINOMA ON THE ARIEL2 TRIAL [abstract]. In: Proceedings of the 11th Biennial Ovarian Cancer Research Symposium; Sep 12-13, 2016; Seattle, WA. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2017;23(11 Suppl):Abstract nr AP27.
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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».