Abstract 1774: Progression-free survival curves suggest a dichotomous determinant of PD-L1 inhibitor efficacy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: PD-L1 expression varies across tumors but does not accurately predict PD-L1 inhibitor efficacy. Some negative tumors respond and some positive tumors fail. PD-L1 inhibitor progression-free survival (PFS) curve shape in non-small cell lung cancer (NSCLC) suggests that a dichotomous (present vs absent) factor might drive sensitivity rather than it being driven by a continuous variable like PD-L1 expression. PFS curves may follow first order kinetics, with a straight line if log % PFS is plotted vs time. If the population had 2 distinct subgroups with differing rates of progression then one would expect an inflection point on the log-linear curve, and the curve would fit a 2-phase decay model in nonlinear regression analysis (NLRA). A more homogeneous population would not fit a 2-phase model. Methods: We used arohatgi.info/WebPlotDigitizer/app/ to digitize published PFS curves, then GraphPad Prism5 for 2-phase NLRA, with the constraints Y0=100, plateau=0. To generate standardized 2-phase curves, we utilized 1) unselected NSCLC patients treated with epidermal growth factor receptor tyrosine kinase inhibitors (EGFR TKIs) where we expected a high proportion of curves to fit a 2-phase model as only some patients would have a sensitizing EGFR mutation; 2) NSCLC EGFR mutant and wild type (WT) patients treated with EGFR TKIs, and patients treated with platinum-based chemotherapy, taxanes or placebo/best supportive care (BSC), where we expected a lower proportion of curves to fit 2-phase models; 3) PD-L1 PFS curves in NSCLC and other tumor types. Results: With EGFR TKIs in unselected patients, 58 of 79 (73%) curves were fit by 2-phase models, vs 5 of 37 (14%) with EGFR TKIs in EGFR mutant patients (p<0.0001), 13 of 27 (48%) in EGFR WT patients (p<0.02), 4 of 37 (11%) with platinum-based therapy (p<0.0001), 15 of 47 (32%) with a taxane (p<0.0001), and 6 of 22 (27%) with placebo/BSC (p=0.0001). With PD-L1 inhibitors in NSCLC, 30 of 32 (94%) curves fit 2-phase models (p<0.0001 vs each of EGFR TKIs in EGFR mutants, EGFR WTs, platinum and taxane chemotherapy and placebo/BSC). In other tumor types, 27 of 32 (84%) PD-L1 curves fit 2-phase models. Conclusions: Most PD-L1 inhibitor PFS curves fit a 2-phase model. This is similar to what we observed with EGFR TKIs in unselected patients and different from EGFR TKIs in EGFR mutant and WT patients, and from chemotherapy or placebo/BSC. This leads us to hypothesize the existence of a dichotomous (present vs absent) factor such as a gene mutation, deletion or silencing that sensitizes tumors to PD-1/PD-L1 inhibitors. If found, such a dichotomous factor could prove to be a highly useful biomarker that could permit accurate prediction of PD-1/PD-L1 inhibitor efficacy. Since PD-1/PD-L1 inhibitor efficacy is higher in tumors with high PD-L1 expression, any sensitizing dichotomous factor might also drive PD-L1 expression. Citation Format: David J. Stewart, Dominick Bosse, Stephanie Brule, Andrew G. Robinson, Michael Ong, John F. Hilton. Progression-free survival curves suggest a dichotomous determinant of PD-L1 inhibitor efficacy [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 1774. doi:10.1158/1538-7445.AM2017-1774
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».