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Enregistrement W3029508605 · doi:10.1200/jco.2020.38.15_suppl.5024

Association of gene expression with clinical outcomes in patients with renal cell carcinoma treated with pembrolizumab in KEYNOTE-427.

2020· article· en· W3029508605 sur OpenAlexaff
David F. McDermott, Jae‐Lyun Lee, Frede Donskov, Scott S. Tykodi, Georg A. Bjarnason, James Larkin, Rustem Gafanov, Mark D. Kochenderfer, Jahangeer Malik, Alexandr Poprach, Sabina Signoretti, Răzvan Cristescu, Raluca Predoiu, Andrey Loboda, Yiwei Zhang, Qing Zhao, Alexandra Snyder, Charles Schloss, Rodolfo F. Perini, Michael B. Atkins

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRenal cell carcinomaGene signatureOncologyClear cell renal cell carcinomaCancer researchProportional hazards modelInternal medicinePopulationStromal cellGene expressionGeneBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

5024 Background: We assessed the association of baseline RNA-sequencing–based gene expression signatures and DNA alterations with response or resistance to pembrolizumab in patients with advanced renal cell carcinoma in cohorts A (clear cell; n = 110) and B (non-clear cell; n = 165) of the phase 2 KEYNOTE-427 study (NCT02853344). Methods: Using RNA-sequencing, we analyzed the association of gene expression signatures (18-gene T-cell–inflamed gene expression profile [GEP]; 10 non–T-cell–inflamed GEP canonical signatures [angiogenesis, gMDSC, glycolysis, hypoxia, mMDSC, MYC, proliferation, RAS, stromal/EMT/TGFβ, WNT]) quantifying tumor microenvironment elements (TME) with objective response rate (ORR) and progression-free survival (PFS). Canonical signatures were derived from 2 databases (TCGA, Moffit) using an algorithm that included genes based on their correlation to reference signatures in the literature. Signature definitions were finalized before linking to the clinical data, and significance was prespecified at 0.10 given the potential for limited power. Canonical signatures were analyzed through regression testing of response for association with consensus signatures after adjusting for T-cell–inflamed GEP and International Metastatic RCC Database Consortium scores in the model. P values were adjusted for multiplicity. Using whole exome sequencing, we also summarized the association of renal cell carcinoma driver gene mutations with ORR. Clinical data cutoff: Jan 30, 2019. Results: Patient characteristics for this analysis were comparable to the overall population. In cohort A, T-cell–inflamed GEP (n = 78) was statistically significantly associated with a better ORR ( P = 0.021; AUROC = 0.65) but not PFS ( P = 0.116). No other TME canonical signatures showed a correlation with ORR or PFS. ORR was estimated for mutations (Table). Conclusions: RNA-sequencing–based, T-cell–inflamed GEP was associated with ORR in patients with clear cell renal cell carcinoma receiving first-line pembrolizumab. Precision was limited by sample size for estimating ORR by specific gene mutation status. Evaluation of tissue-based biomarkers in larger studies are planned. Biomarker analyses from patients in cohort B will also be presented. Clinical trial information: NCT02853344 . [Table: see text]

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 seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,304 · 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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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