Abstract PD2-05: Biomarker analysis by baseline circulating tumor DNA alterations in the MONALEESA-3 study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: In the Phase III MONALEESA-3 (NCT02422615) study, ribociclib (RIB; cyclin-dependent kinase 4/6 inhibitor) + fulvestrant (FUL) significantly prolonged progression-free survival (PFS) vs placebo (PBO) + FUL in postmenopausal women with hormone receptor-positive (HR+), HER2-negative (HER2–) advanced breast cancer (ABC). Here we present MONALEESA-3 efficacy data by molecular alterations detected in circulating tumor DNA (ctDNA) at baseline. Methods: Postmenopausal women (N=726) with HR+, HER2– ABC (treatment naïve or received ≤1 line of prior endocrine therapy for ABC) were randomized 2:1 to RIB or PBO (600 mg/day; 3-weeks-on/1-week-off) + FUL (500 mg per label). Biomarker analysis of baseline ctDNA was an exploratory endpoint. Baseline plasma samples were collected from 692 patients (pts), and plasma ctDNA was analyzed using next-generation sequencing with a targeted panel of ˜550 genes. The subgroup analysis was performed in 600 pts (RIB + FUL n=400; PBO + FUL n=200) with evaluable ctDNA data. Results were not adjusted for multiple testing. Results: Alterations (frequency) were observed in the following genes: PIK3CA (35%), ESR1 (14%), TP53 (18%), CDH1 (12%), FGFR1 (5%), FGFR1/ZNF703/WHSC1L1 (11%), cell cycle-related (CCC) genes (16%), and genes involved in receptor tyrosine kinase (RTK) signaling (20%), and the mitogen-activated protein kinase (MAPK) pathway (10%). PFS hazard ratios favored RIB vs PBO regardless of baseline ctDNA gene alteration status (Table). Events, n/NMedian PFS, months Gene(s)RIB + FULPBO + FULRIB + FULPBO + FULHazard ratio; 95% confidence intervalPIK3CAWT108/26570/12422.3416.490.67; 0.49–0.91Altered75/13549/7616.3611.100.75; 0.52–1.08ESR1WT141/33899/17622.3414.880.66; 0.51–0.85Altered42/6220/249.236.110.71; 0.41–1.23TP53WT132/32598/17022.3414.880.62; 0.47–0.80Altered51/7521/309.177.390.75; 0.44–1.27CDH1WT156/35697/17320.6316.490.70; 0.54–0.90Altered27/4422/2712.095.130.46; 0.24–0.86FGFR1WT165/378113/19221.3214.550.65; 0.51–0.83Altered18/226/88.346.110.64; 0.23–1.75FGFR1/ZNF703/WHSC1L1WT155/356105/18121.3214.650.67; 0.52–0.85Altered28/4414/1910.976.670.73; 0.37–1.43CCCWT138/331103/17422.0814.650.61; 0.47–0.79Altered45/6916/2612.659.130.92; 0.51–1.65RTKWT126/31595/16622.3414.820.61; 0.47–0.80Altered57/8524/349.175.780.82; 0.50–1.35MAPKWT158/357105/18320.0414.820.69; 0.54–0.89Altered25/4314/1714.723.610.47; 0.22–1.00 Numerically shorter PFS was observed in pts with altered vs wildtype (WT) genes, irrespective of treatment. A slight trend towards limited RIB benefit vs PBO was observed in pts with altered CCC and RTK genes. RIB benefit was more pronounced vs PBO in pts with altered CDH1 and MAPK genes. PIK3CA and ESR1 analyses for pts receiving treatment in the first- or second-line setting will be presented at the meeting. Conclusions: Generally consistent PFS benefit for RIB + FUL vs PBO + FUL was observed irrespective of baseline ctDNA alterations; altered status trended to correlate with a shorter PFS. Results are hypothesis generating and should be interpreted with caution for some subgroups due to small sample sizes. Citation Format: Neven P, Petrakova K, Val Bianchi G, De la Cruz-Merino L, Jerusalem G, Sonke GS, Nusch A, Beck JT, Chia S, Solovieff N, Rodriguez Lorenc K, Miller M, Su F, Lm S-A. Biomarker analysis by baseline circulating tumor DNA alterations in the MONALEESA-3 study [abstract]. In: Proceedings of the 2018 San Antonio Breast Cancer Symposium; 2018 Dec 4-8; San Antonio, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2019;79(4 Suppl):Abstract nr PD2-05.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».