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Enregistrement W2898447893 · doi:10.1093/annonc/mdy269.181

Neoadjuvant biomarker research study of palbociclib combined with endocrine therapy in estrogen receptor positive/HER2 negative breast cancer: The phase II NeoRHEA trial

2018· article· en· W2898447893 sur OpenAlexaff
Michail Ignatiadis, Mariana Brandão, Marion Maetens, Noam Pondé, Samuel Martel, Stylianos Drisis, Isabelle Veys, S Mazy, E. Bollue, Patrick Neven, François P. Duhoux, Jacques Chapiro, Ahmad Awada, Tatiana Besse‐Hammer, Marianne Paesmans, Martine Piccart, Peter Vuylsteke, Christos Sotiriou

Notice bibliographique

RevueAnnals of Oncology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Breast Cancer Therapies
Établissements canadiensHôpital Charles-Le Moyne
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPalbociclibMedicineBreast cancerOncologyTamoxifenInternal medicineLetrozoleEstrogen receptorBiomarkerGene signatureNeoadjuvant therapyCancerMetastatic breast cancerGene expressionGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Palbociclib (P) is a CDK4/6 inhibitor used in combination with endocrine therapy (ET) in metastatic estrogen receptor (ER)+/HER2- breast cancer (BC). The role of P in early BC treatment is currently being tested in phase III trials. Biomarkers that help us predict primary resistance to P may lead to better patient selection and thus avoid toxicity and reduce costs. In vitro studies suggest that CDK4 T172 phosphorylation is associated with sensitivity to P and an 11-gene expression signature has been developed that can predict the CDK4 modification profile in breast tumors. In order to identify biomarkers of resistance to P/ET and validate the 11-gene signature, we have launched the NeoRHEA study. Trial design: Single arm, phase II trial, enrolling patients with ER+/HER2- breast tumors ≥ 15mm, N0-N1. Subjects will receive 4 months of neoadjuvant P/ET (tamoxifen± goserelin or letrozole). Subjects’ response to therapy will be evaluated before and after treatment by ultrasound, using WHO criteria. Biopsy samples will be collected at baseline and surgery. Primary objective is to identify biomarkers of resistance to P/ET (defined as stable or progressive disease by ultrasound) using RNA-sequencing of baseline samples. A key secondary objective is to validate the 11-gene signature as a biomarker of resistance to P/ET. Other secondary objectives include: to evaluate the safety of P/ET; to identify biomarkers of resistance to P/ET, defined as residual cancer burden of 3 or high tumor proliferation by the Genomic Grade Index; to understand mechanisms of resistance to P/ET by comparing tumors transcriptome at baseline and at surgery; to assess the role of plasma ctDNA in monitoring response to P/ET. Assuming a resistance rate of 20%-25% and a 10% dropout, 100 subjects are needed to develop a binary predictor. Any biomarker identified will be further validated in other studies e.g. NeoPAL (preliminary agreement in place). Accrual started in July 2017 and 38 patients have been enrolled thus far. The study is expected to be completed in 2019. Trial number is NCT03065621. Study sponsor is Institut Jules Bordet with a research grant from Pfizer. Clinical trial identification: NCT03065621. Legal entity responsible for the study: Institut Jules Bordet. Funding: Pfizer. Disclosure: M. Ignatiadis: Consulting or advisory role: Celgene, Roche, Pfizer, Seattle Genetics; Research funding: Roche; Patents: Université Libre de Bruxelles. S. Drisis: Travel, accomodation: Philips. M. Piccart: Honoraria: Pfizer. P. Vuylsteke: Honoraria: Roche, AstraZeneca, Pfizer; Travel, accommodation: Roche, Téva. C. Sotiriou: Consulting or advisory role: Pfizer; Research funding: Pfizer. All other authors have declared no conflicts of interest.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,423
Score d'incertitude au seuil0,673

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,147
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,345 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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