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Enregistrement W2887009286 · doi:10.1158/1538-7445.am2018-3006

Abstract 3006: Molecular characterization of baseline and serial multiple myeloma patients from the MMRF CoMMpass study

2018· article· en· W2887009286 sur OpenAlexaboutno aff
Sheri Skerget, Austin Christofferson, Sara Nasser, Jessica Aldrich, Daniel Peñaherrera, Christophe Legendre, Martin Boateng, Lori Cuyugan, Jonathan Adkins, Erica E. Tassone, Jen Yesil, Daniel Auclair, Winnie S. Liang, Jonathan J. Keats

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExomeMultiple myelomaMedicineCohortOncologyCancerInternal medicineMalignancyInterim analysisExome sequencingClinical trialGeneGeneticsMutationBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Multiple myeloma (MM) is a hematological malignancy of plasma cells accounting for ~2% of new cancer cases each year in the United States. Our understanding of MM pathogenesis has improved dramatically with the development of whole genome analysis technologies, however, to date no study has comprehensively analyzed a large cohort of MM patients. The Multiple Myeloma Research Foundation CoMMpass Study (NCT01454297) is a fully accrued observational clinical trial with 1143 newly diagnosed MM patients from sites in the United States, Canada, Spain, and Italy. Clinical parameters are collected at baseline and every three months through the eight-year observation period. Tumor samples are collected and characterized using whole genome, exome, and RNA sequencing at diagnosis and each progression event. This unique prospective study design differentiates CoMMpass from other large cancer genomics studies performed to date. This represents the first analysis of the CoMMpass interim analysis 12 dataset including 982 of whom are molecularly characterized at baseline. Median follow-up of the cohort exceeds 2 years, and while the median OS has still not been reached, median PFS of the cohort is 36 months. We identified a median of 153 non-immunoglobulin mutations, 29 structural events, and 133 copy number (CN) events per tumor at baseline. In order to identify a set of significantly mutated genes, we applied a consensus-based approach identifying 60 genes mutated in at least 1% of the baseline cohort. Consensus clustering of the CN and gene expression profiles identified 14 and 12 distinct MM subtypes, respectively. Integration of WGS and RNA sequencing data identified 1163 cross-validated fusion transcripts. An integrated analysis of all data sources identified a series of potential gain-of-function and loss-of-function genes, from which a pathway analysis highlighted alterations in the NF-kB, Ras, DNA repair, and cell-cycle pathways. This dataset includes serial data for 121 patients (171 specimens), 21 of whom had multiple progression events. Mutational analyses revealed that ~ 24% of mutations identified at progression were not identified at the previous timepoint. Although rarely mutated at baseline, RRBP1 was frequently mutated at relapse and may represent a novel driver of disease progression or treatment resistance in MM. In progression samples we observed a greater proportion of patients with NRAS mutations, attributable to four patients who acquire NRAS mutations and five patients with baseline KRAS mutations that shift to NRAS mutations at relapse. All patients who exhibit a KRAS to NRAS shift were bortezomib treated, suggesting this shift may represent a mechanism of resistance. This comprehensive study has identified distinct genetic subgroups with variable clinical outcome and demonstrates the value of prospective collections to identify mechanisms of progression and resistance. Citation Format: Sheri Skerget, Austin Christofferson, Sara Nasser, Jessica Aldrich, Daniel Penaherrera, Christophe Legendre, Martin Boateng, Lori Cuyugan, Jonathan Adkins, Erica Tassone, The MMRF CoMMpass Network, Jen Yesil, Daniel Auclair, Winnie Liang, Jonathan J. Keats. Molecular characterization of baseline and serial multiple myeloma patients from the MMRF CoMMpass study [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2018; 2018 Apr 14-18; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2018;78(13 Suppl):Abstract nr 3006.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,328 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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