Abstract B21: Investigating targeted driver mutations and PD-L1 expression for improved therapy of non-small cell lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Most lung cancer patients are diagnosed at an advanced stage, limiting their treatment options to chemotherapies that have very low response rate. New therapies that target driver gene mutations (e.g., EGFR, ALK, ROS1, BRAF) are being used to treat patients who have tumors with these mutations. In addition, a type of immunotherapy called immune checkpoint inhibitor is being used to treat lung cancer patients. For instance, patients with tumors that express PD-L1 are responsive to anti-PD-1/PD-L1 therapy. Thus, being able to identify the presence of driver mutations and PD-L1 will help patients to benefit from different therapies. A total of 844 cases of non-small cell lung cancer samples have been profiled for the presence of EGFR, KRAS, BRAF, PIK3CA, and HER2 mutations by SNaPshot/sizing genotyping. Immunohistochemistry (IHC) was used to identify the protein expression of ALK and PD-L1. Histologic examination was performed to determine the pathologic type, grade, and lymphatic/vascular invasion. Statistical analysis revealed a number of correlations between the presence of the mutations, PD-L1 expression and the patient pathologic data. Specifically, it was determined that women had lung tumors with a significantly greater number of EGFR mutations than men (p value = 0.001). Examining the presence of ALK, EGFR, KRAS, BRAF, PIK3CA, and HER2 mutations against the presence of pleural invasions yielded a p-value of 0.071, which implies evidence that different mutations are not associated with pleural invasion. However, EGFR mutations were associated with the absence of vascular and lymphatic invasions in lung cancer patients (p value = 0.001, 0.002 respectively). In addition, while the expression of PD-L1 does not associate with the patients who express KRAS mutation, it is associated with lung cancer patients who express EGFR mutation (p value = 0.002). Knowing the mutational and PD-L1 status in lung cancer patients will help patients benefit from targeted therapies and/or checkpoint inhibitors. Citation Format: Akram Alwithenani, Marika Forsythe, Mathieu Castonguay, Wenda Greer, Gorden Flowerdew, Drew Bethune, Harry Henteleff, Madelaine Plourde, Aneil Mujoomdar, Daniel French, Micheal Johnston, Paola Marcato, Zhaolin Xu. Investigating targeted driver mutations and PD-L1 expression for improved therapy of non-small cell lung cancer [abstract]. In: Proceedings of the Fifth AACR-IASLC International Joint Conference: Lung Cancer Translational Science from the Bench to the Clinic; Jan 8-11, 2018; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2018;24(17_Suppl):Abstract nr B21.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».