Abstract PD4-11: Copy-number and targeted sequencing analyses to identify distinct prognostic groups: Implications for patient selection to targeted therapies amongst anti-endocrine therapy resistant early breast cancers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hormone receptor positive breast cancer remains an ongoing therapeutic challenge. Despite optimal anti-endocrine therapies, most breast cancer deaths follow a diagnosis of early luminal cancer. Data describing molecular events in breast cancer has yet to be translated into actionable information to inform medical management and benefit patients. To understand the impact of multiple aberrations in the context of current therapy, we assessed the prognostic ability of genomic signatures as a putative stratification tool to targeted therapies. The analysis was performed based on an a priori hypothesis relating to molecular pathways which might predict response to targeted therapies currently under evaluation in late-stage clinical trials. In a case-control fashion, 420 patients from the Tamoxifen vs Exemstane Adjuvant Multinational Trial (TEAM) pathology cohort, were analysed to determine the prognostic, ability for these mutational and copy-number biomarkers representing the CCND/CDK, FGFR/FGF and AKT/PIK3CA to inform potential response to therapies targeting these pathways. Copy number analysis was performed using the Affymetrix Oncoscan™ Assay. Targeted sequencing was performed in a subset of samples for genes based on signaling cassettes mined from the ICGC. Pathways were identified as aberrant if there were copy number aberrations (CNAs) and/or mutations in any of the predetermined pathway genes: 1) CCND1/CCND2/CCND3/CDK4/CDK6 2) FGFR1/FGFR2/FGFR2/FGFR4 and 3) AKT1/AKT2/PIK3CA/PTEN. Kaplan Meier and log rank analyses were used for DRFS between groups. Hazard ratios were calculated using the Cox proportional hazard models adjusted for age, tumour size, grade, lymph node and HER2 status. 390/420 samples passed informatics QC filters. For the CCND/CDK pathway, patients with no CNA changes experienced a better DRFS (HR=1.94, 95% CI 1.45-2.61, p< 0.001). For the FGFR/FGF pathway, a similar outcome is seen among patients without CNAs (HR = 1.43, 95% CI 1.07-1.92 p=0.017). For AKT/PIK3CA, a decrease in DRFS was seen in those with aberrations (H=1.34, 95% CI 1.00-1.81, p=0.053). We demonstrated that CNAs of genes within CDK4/CCND, PIK3CA/AKT and FGFR pathways are independently linked to high risk of relapse following endocrine treatment. In this way, improving the clinical management of early breast cancers could be made, firstly by identifying those patients for whom current endocrine therapies are sufficient, thus reducing unnecessary treatment; and secondly, identifying those patients who are at high-risk for recurrence despite optimal endocrine therapy and the linking molecular features driving these cancers to treatment with targeted therapies. Citation Format: Bayani J, Kornaga EN, Crozier C, Jang GH, Kalatskaya I, Trinh QM, Yao CQ, Livingstone J, Hasenburg A, Kieback DG, Markopoulos C, Dirix L, Boutros PC, Spears M, Stein LD, Rea D, Bartlett JMS. Copy-number and targeted sequencing analyses to identify distinct prognostic groups: Implications for patient selection to targeted therapies amongst anti-endocrine therapy resistant early breast cancers [abstract]. In: Proceedings of the 2017 San Antonio Breast Cancer Symposium; 2017 Dec 5-9; San Antonio, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2018;78(4 Suppl):Abstract nr PD4-11.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 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 ».