Effect of matched therapy in metastatic colorectal cancer on progression free survival in the phase I setting.
Notice bibliographique
Résumé
619 Background: The benefits of matching targeted treatments to aberrations identified by molecular profiling (MP) is unclear. Outcomes in phase 1 settings have been traditionally reported across tumor histologies. We report outcomes based on a metastatic colorectal cancer (mCRC) population. Methods: Patients (pts) with mCRC receiving at least one dose of treatment on a phase 1 study were annotated for variants detected by MP. A precision oncology decision support (PODS) team determined variant function and actionability. A matched therapy (MT) was defined as allocation to a novel agent that targeted the aberration or predicted pathway deemed actionable by PODS. Progression-free survival (PFS) was estimated using the Kaplan-Meier method. A Cox proportional hazards model was used to estimate hazard ratios (HR). Results: A total of 370 patients enrolled onto 467 phase 1 trials were identified from January 2012 to April 2017. 106 enrolments were assigned to MT. Pts with microsatellite instability-high (MSI-H), BRAFV600E, PIK3CA mutation were more likely to be assigned a MT, while left-sided tumors and RAS mutant patients were less likely to be treated with a MT. Molecularly-targeted regimens (MTR) were utilized more frequently in MT while immune-targeting MTR was more common in non-MT. BRAFV600E mutations and HER2 amplification/overexpression made up 44.3% of MT. There was a significant difference in PFS between the MT vs non-MT group (HR 0.65, 95% CI 0.51-0.83, p = 0.016) in univariate analysis. The 6-month PFS probability was 31% (95% CI; 23-41%) versus 13% (95% CI; 10-17%) respectively. Other significant factors in univariate analysis associated with longer PFS were MSI-H, BRAFV600E and use of a regimen containing cytotoxic chemotherapy while RAS mutations were associated with shorter PFS. In multivariate analysis, after correcting for mutation status, allocation to a MT was associated with improved PFS (HR = 0.72, 95% CI 0.50-0.99, p = 0.043). Conclusions: Matching clinical trial enrollment to MP based on dedicated decision support is associated with improved outcomes in mCRC patients. The MT strategy is still hampered by a limited number of actionable variants, and is driven by a small number of active MTs.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».