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Enregistrement W3026647982 · doi:10.1158/1557-3265.ovcasymp18-gmm-048

Abstract GMM-048: CTDNA RESPONSE TO THE PARP INHIBITOR RUCAPARIB PREDICTS PROGRESSION-FREE SURVIVAL AND BEST OVERALL RESPONSE ON THE ARIEL2 TRIAL

2019· article· en· W3026647982 sur OpenAlexaff
Anna Piskorz, David Robertson, Kevin Lin, James Morris, Elaina Mann, Amit M. Oza, Robert L. Coleman, David M. O’Malley, Michael Friedländer, Janiel M. Cragun, Ling Ma, Heidi Giordano, Iain A. McNeish, Elizabeth M. Swisher, James Wason, James D. Brenton

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePARP inhibition in cancer therapy
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPARP inhibitorLoss of heterozygosityOncologyMedicineInternal medicineOvarian cancerProgression-free survivalCancerBiologyAlleleChemotherapyGeneticsPoly ADP ribose polymeraseDNAGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND: High grade serous ovarian carcinoma (HGSOC) is characterized by ubiquitous TP53 mutation and has the highest genomic complexity of all epithelial neoplasms. Sensitivity to PARP inhibitor therapy is strongly associated with homologous recombination deficiency (HRD). Genomic biomarkers of HRD such as genome-wide loss of heterozygosity (LOH) scores predict HRD and response to rucaparib. We hypothesized that functional testing of response during PARP inhibitor treatment using changes in circulating tumour DNA (ctDNA) could improve prediction of patient outcome. We tested whether the change in ctDNA TP53 mutant allele fraction (MAF) after one cycle of rucaparib treatment was predictive of progression free survival (PFS) and response in patients from the phase 2 ARIEL2 trial in women with platinum-sensitive recurrent high grade ovarian cancer (NCT01891344). METHODS: We analyzed serial plasma samples (n = 636) from 142 HGSOC patients during screening, on day 1 of each treatment cycle, and at the end of rucaparib treatment. Targeted amplicon deep sequencing (TADS) of TP53 was performed on DNA extracted from plasma (median depth 6916×). Somatic TP53 mutation and loss of heterozygosity score (LOH) were available from archival and biopsy specimens. Statistical analyses were pre-specified and ctDNA analysis was carried out blinded to visit and response data. TP53 MAF changes after one cycle of treatment were compared with PFS and best overall response assessed by RECIST v1.1 and GCIG CA-125 criteria. Optimal cut points for ctDNA response were determined using a cross-validation analysis. In cases with >1 TP53 mutation, response assessment was performed using the mutation with highest MAF. RESULTS: We detected TP53 mutations in plasma from 134 patients; all cases were concordant between tumour and plasma except for one patient (present in plasma but not tumour). In 18 patients (13%), 2 or more TP53 mutations were detected in ctDNA. The median TP53 MAF prior to cycle 1 was 2.6% (IQR 0.3–8.6). Reduction of >70% of TP53 MAF in ctDNA between cycle 1 and 2 was significantly predictive of improved PFS (n = 97; HR = 0.53, 95% CI 0.34-0.85, p = 0.008, median 273 vs 158 days, sensitivity 76%, specificity 62%) and best overall response (n = 97; OR = 7.04, 95% CI 2.69–21.06, p < 0.001). Combining ctDNA and LOH scores did not improve prediction of response. CONCLUSIONS Response measured by >70% fall in TP53 ctDNA between pre-cycle 1 and pre-cycle 2 of rucaparib therapy was significantly associated with best overall response and improved PFS. Similar findings were observed in a retrospective study of recurrent HGSOC treated with standard of care chemotherapy. The pathological or genomic factors causing multiple TP53 mutations in ctDNA are unknown. The association between early fall in ctDNA and validated RECIST and CA-125 response markers provides strong evidence that ctDNA may have utility for detecting early response to targeted therapy. Further analyses in randomized studies should be performed to confirm that ctDNA response has strong predictive value. Citation Format: Anna Piskorz, David Robertson, Kevin K. Lin, James Morris, Elaina Mann, Amit Oza, Robert L. Coleman, David M. O'Malley, Michael Friedlander, Janiel M. Cragun, Ling Ma, Heidi Giordano, Iain A. McNeish, Elizabeth Swisher, James Wason, James D. Brenton. CTDNA RESPONSE TO THE PARP INHIBITOR RUCAPARIB PREDICTS PROGRESSION-FREE SURVIVAL AND BEST OVERALL RESPONSE ON THE ARIEL2 TRIAL [abstract]. In: Proceedings of the 12th Biennial Ovarian Cancer Research Symposium; Sep 13-15, 2018; Seattle, WA. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2019;25(22 Suppl):Abstract nr GMM-048.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,255
Tête enseignante GPT0,531
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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