Pooled ctDNA analysis of the MONALEESA (ML) phase III advanced breast cancer (ABC) trials.
Notice bibliographique
Résumé
1009 Background: Biomarker analyses have been presented separately for each Phase III ML trial, which tested efficacy and safety of ribociclib (RIB) with different endocrine therapy (ET) combination partners as first- or second-line treatment for hormone receptor–positive, HER2-negative (HR+/HER2−) ABC. Here, using the largest pooled biomarker dataset of a CDK4/6 inhibitor in ABC to date, we identify potential biomarkers of response or resistance to RIB across ML trials. Methods: Baseline ctDNA from 1503 patients (pts) enrolled in ML-2, 3, and 7 was assessed using next-generation sequencing with a targeted panel of 557 genes. Genes with an alteration frequency ≥2% and in ≥15 pts per treatment arm were included (83 genes). Genetic alteration was defined as presence of a mutation, short insertion/deletion, or copy number alteration. Cox proportional hazard model of progression-free survival (PFS) was fit with gene-by-treatment interaction. Genes with interaction P< 0.10 and genes of interest were investigated. Results: Pts with alterations in FRS2 and PRKCA (treatment interaction P< 0.05) as well as MDM2, ERBB2, AKT1, and BRCA1/2 ( P> 0.05 but considered actionable) had a trend for increased PFS benefit of RIB vs PBO (Table). Pts with alterations in CHD4, BCL11B, ATM, or CDKN2A/2B/2C derived little to no added PFS benefit with RIB vs PBO ( P interaction < 0.10; hazard ratio [HR] > 0.80). Data on genes implicated in the literature as potential mechanisms of resistance to ET and/or CDK4/6 inhibition ( ESR1, PTEN, FAT1, RB1, and NF1) will be presented. Conclusions: Results of this pooled analysis of the ML-2, 3, and 7 trials, the largest biomarker analysis of any CDK4/6 inhibitor in ABC, revealed several potential biomarkers of response ( FRS2, MDM2, PRKCA, ERBB2, AKT1, and BRCA1/2) or resistance ( CHD4, BCL11B, ATM, or CDKN2A/2B/2C) to RIB. Clinical trial information: NCT01958021; NCT02422615; NCT02278120 . [Table: see text]
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| 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 ».