Circulating Tumor DNA Genomics Correlate with Resistance to Abiraterone and Enzalutamide in Prostate Cancer
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Primary resistance to androgen receptor (AR)–directed therapies in metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC) is poorly understood. We randomized 202 patients with treatment-naïve mCRPC to abiraterone or enzalutamide and performed whole-exome and deep targeted 72-gene sequencing of plasma cell-free DNA prior to therapy. For these agents, which have never been directly compared, time to progression was similar. Defects in BRCA2 and ATM were strongly associated with poor clinical outcomes independently of clinical prognostic factors and circulating tumor DNA abundance. Somatic alterations in TP53, previously linked to reduced tumor dependency on AR signaling, were also independently associated with rapid resistance. Although detection of AR amplifications did not outperform standard prognostic biomarkers, AR gene structural rearrangements truncating the ligand binding domain were identified in several patients with primary resistance. These findings establish genomic drivers of resistance to first-line AR-directed therapy in mCRPC and identify potential minimally invasive biomarkers. Significance: Leveraging plasma specimens collected in a large randomized phase II trial, we report the relative impact of common circulating tumor DNA alterations on patient response to the most widely used therapies for advanced prostate cancer. Our findings suggest that liquid biopsy analysis can guide the use of AR-targeted therapy in general practice. Cancer Discov; 8(4); 444–57. ©2018 AACR. See related commentary by Jayaram et al., p. 392. This article is highlighted in the In This Issue feature, p. 371
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle