Abstract 4885: Identification of actionable targets for refractory/relapsed childhood cancer leading to personalized targeted therapy (TRICEPS Study)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Childhood cancer is a group of heterogeneous complex diseases. Although 80% of these children are cured with conventional therapies, it remains the first cause of death among children in Western countries. A significant number of refractory/relapse patients will eventually succumb to their disease and the lack of therapeutic advances for these patients is even more worrisome. Indeed, no significant progress has been noted over the last decade for these patients, urging the need for new and more effective therapeutic approaches. Precision medicine and more effective personalized targeted therapies (PTT) are a major breakthrough leading to increased cure rates and decreased treatment-related morbidity and mortality for the patients with refractory or relapsed tumors. To address this challenge, the TRICEPS study was initiated on April 2014 at the Sainte-Justine UHC (Montreal, Canada) with an overreaching goal to explore the feasibility of performing genomic-driven targeted therapy in pediatric and adolescent (aged 0-21 years) patients with relapsed or refractory childhood cancer. This study offers in-depth genomic and transcriptomic investigation of patient’s tumoral material to identify patient-specific alterations and actionable driver mutation(s) that can be targeted with approved targeted drug and within a reasonable clinically relevant timeframe to assess the feasibility of going from biopsy to a detailed tumor analysis report. Over a period of 30 months, 44 relapsed/refractory cancer patients were recruited. Twenty-two of them underwent extensive genomic investigation (exomic and transcriptomic sequencing) within a median timeframe of 9.7 weeks from patient enrolment to return of results. Patient screen failures occurred due to benign/necrotic tumor biopsies or low tumor purity resulting in suboptimal DNA/RNA quantity or quality for genomic analysis. In all 22 patients, we have identified clinically relevant genomic alterations (SNVs, indels, fusions, CNAs) and relapse-specific mutations influencing patient management and providing options for personalized interventions. We assessed the functional impact of some of these cancer-specific alterations. This was the case of a novel relapse-specific rearrangement, identified on relapsed childhood ETP-ALL, and leading to asparagine synthetase (ASNS) up-regulation through a promoter exchange. The expression of this fusion was associated with reduced apoptosis following l-asparaginase treatment. This study shows that PPT based on next generation sequencing technology is a powerful approach that could be implemented in the clinic within a foreseeable future to guide treatment of hard-to-treat childhood cancers and to further improve patient care and outcomes. Citation Format: Fida Khater, Stephanie Vairy, Sylvie Langlois, Jasmine Healy, Sophie Dumoucel, Mathieu Lajoie, Thomas Sontag, Pascal St-Onge, Henrique Bittencourt, Dorothée Dal Soglio, Anne-Sophie Carret, Sonia Cellot, Josette Champagne, Michel Duval, Maja Krajinovic, Jean-Marie Leclerc, Valerie Larouche, Natalie Patey, Sébastien Perreault, Nelson Piché, Yvan Samson, Pierre Teira, Monia Marzouki, Daniel Sinnett. Identification of actionable targets for refractory/relapsed childhood cancer leading to personalized targeted therapy (TRICEPS Study) [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2017; 2017 Apr 1-5; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2017;77(13 Suppl):Abstract nr 4885. doi:10.1158/1538-7445.AM2017-4885
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».