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Enregistrement W3010938670 · doi:10.1186/s12014-020-9269-6

Discovery of a putative blood-based protein signature associated with response to ALK tyrosine kinase inhibition

2020· article· en· W3010938670 sur OpenAlexafffund
Mathilde Couëtoux du Tertre, Maud Marques, Suzan McNamara, Karen Gambaro, Cyrla Hoffert, Lise Tremblay, Nicole Bouchard, Razvan Diaconescu, Normand Blais, Christian Couture, Vincent Pelsser, Hangjun Wang, Laura J. McIntosh, Valérie Hindie, Stéphane Parent, Laetitia Cortes, Yannick‐André Breton, Gwënaël Pottiez, Pascal Croteau, Valerie Higenell, Luisa Izzi, Alan Spatz, Victor Cohen, Gerald Batist, Jason Agulnik

Notice bibliographique

RevueClinical Proteomics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensCaprion (Canada)Espace pour la vieHôpital du Sacré-Cœur de MontréalCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeCentre Hospitalier de l’Université de MontréalMcGill UniversityInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de QuébecIGNIS Innovation (Canada)Jewish General Hospital
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéPfizer CanadaAstex PharmaceuticalsPfizer
Mots-clésCrizotinibMedicineOncologyInternal medicineTargeted therapyTyrosine kinaseAnaplastic lymphoma kinaseLung cancerCancerReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background ALK tyrosine kinase inhibition has become a mainstay in the clinical management of ALK fusion positive NSCLC patients. Although ALK mutations can reliably predict the likelihood of response to ALK tyrosine kinase inhibitors (TKIs) such as crizotinib, they cannot reliably predict response duration or intrinsic/extrinsic therapeutic resistance. To further refine the application of personalized medicine in this indication, this study aimed to identify prognostic proteomic biomarkers in ALK fusion positive NSCLC patients to crizotinib. Methods Twenty-four patients with advanced NSCLC harboring ALK fusion were administered crizotinib in a phase IV trial which included blood sampling prior to treatment. Targeted proteomics of 327 proteins using MRM-MS was used to measure plasma levels at baseline (including pre-treatment and early treatment blood samples) and assess potential clinical association. Results Patients were categorized by duration of response: long-term responders [PFS ≥ 24 months (n = 7)], normal responders [3 < PFS < 24 months (n = 10)] and poor responders [PFS ≤ 3 months (n = 5)]. Several proteins were identified as differentially expressed between long-term responders and poor responders, including DPP4, KIT and LUM. Next, using machine learning algorithms, we evaluated the classification potential of 40 proteins. Finally, by integrating the different analytic methods, we selected 22 proteins as potential candidates for a blood-based prognostic signature of response to crizotinib in NSCLC patients harboring ALK fusion. Conclusion In conjunction with ALK mutation, the expression of this proteomic signature may represent a liquid biopsy-based marker of long-term response to crizotinib in NSCLC. Expanding the utility of prognostic biomarkers of response duration could influence choice of therapy, therapeutic sequencing, and potentially the need for alternative or combination therapy. Trial registrationClinicalTrials.gov, NCT02041468. Registered 22 January 2014, https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02041468?term=NCT02041468&rank=1

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,319 · 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
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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