Comprehensive Genomic Profiling Identifies Novel Genetic Predictors of Response to Anti–PD-(L)1 Therapies in Non–Small Cell Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Immune checkpoint inhibitors (ICI) have revolutionized cancer management. However, molecular determinants of response to ICIs remain incompletely understood. Experimental Design: We performed genomic profiling of 78 patients with non–small cell lung cancer (NSCLC) who underwent anti–PD-(L)1 therapies by both whole-exome and targeted next-generation sequencing (a 422-cancer-gene panel) to explore the predictive biomarkers of ICI response. Tumor mutation burden (TMB), and specific somatic mutations and copy-number alterations (CNA) were evaluated for their associations with immunotherapy response. Results: We confirmed that high TMB was associated with improved clinical outcomes, and TMB quantified by gene panel strongly correlated with WES results (Spearman's ρ = 0.81). Compared with wild-type, patients with FAT1 mutations had higher durable clinical benefit (DCB, 71.4% vs. 22.7%, P = 0.01) and objective response rates (ORR, 57.1% vs. 15.2%, P = 0.02). On the other hand, patients with activating mutations in EGFR/ERBB2 had reduced median progression-free survival (mPFS) compared with others [51.0 vs. 70.5 days, P = 0.0037, HR, 2.47; 95% confidence interval (CI), 1.32–4.62]. In addition, copy-number loss in specific chromosome 3p segments containing the tumor-suppressor ITGA9 and several chemokine receptor pathway genes, were highly predictive of poor clinical outcome (survival rates at 6 months, 0% vs. 31%, P = 0.012, HR, 2.08; 95% CI, 1.09–4.00). Our findings were further validated in two independently published datasets comprising multiple cancer types. Conclusions: We identified novel genomic biomarkers that were predictive of response to anti–PD-(L)1 therapies. Our findings suggest that comprehensive profiling of TMB and the aforementioned molecular markers could result in greater predictive power of response to ICI therapies in NSCLC.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».