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Enregistrement W3045112382 · doi:10.1158/1557-3265.ovca19-ia05

Abstract IA05: Molecular analysis of exceptional response in high-grade serous ovarian cancer

2020· article· en· W3045112382 sur OpenAlexaff
Dale W. Garsed, Ahwan Pandey, Sián Fereday, Kathryn Alsop, Maartje C.A. Wouters, Flurina A.M. Saner, Catherine J. Kennedy, Celeste Leigh Pearce, Malcolm C. Pike, Susan J. Ramus, Martin Köbel, Anna DeFazio, Ellen L. Goode, Brad H. Nelson, David D.L. Bowtell

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOvarian cancer diagnosis and treatment
Établissements canadiensUniversity of CalgaryBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOvarian cancerMedicineOncologyInternal medicineDiseaseSerous fluidSerous carcinomaStage (stratigraphy)CancerBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A majority of patients with high-grade serous ovarian cancer (HGSC) develop progressive disease following primary treatment, with a five-year survival rate of approximately 40%, and less than 10% survive more than 10 years. Profound genomic instability, treatment with DNA-damaging drugs, and a large tumor burden promote the development of acquired resistance in a large proportion of patients, including multiple convergent resistant events within individuals. Despite the propensity of HGSC to develop drug resistance, a small proportion of patients with advanced disease at diagnosis become long-term survivors. These exceptional patients include those who had suboptimal surgical clearance, and therefore were not cured surgically, and others who have had no evidence of disease recurrence following initial surgery and adjuvant chemotherapy. Our study, which is part of the international collaborative Multidisciplinary Ovarian Cancer Outcomes Group (MOCOG), seeks to identify molecular, immunologic, and epidemiologic factors that influence long-term survival in HGSC. This presentation describes our genomic and immunologic analysis of exceptional survival of this deadly disease. Patient characteristics and clinical histories were evaluated to identify patients diagnosed with advanced stage (Stage IIIC/IV) and histopathologically confirmed HGSC with greater than 10-year overall survival. Whole-genome sequencing (WGS) was performed on primary tumors (median 78x coverage) and germline samples (median 39x coverage) of 55 long-term survivors. Primary tumor samples were also characterized by RNA sequencing, DNA methylation profiling, and immunohistochemistry. Thirty-eight (69%) of long-term surviving patients had residual disease following surgery, suggestive of highly chemosensitive disease. Most patients (41, 75%) were alive at last follow-up and 26 (47%) were progression free. Somatic mutation burden was higher in primary tumors of long-term survivors relative to controls. Genome-wide mutational signatures were predominantly Signature 3 (associated with homologous recombination deficiency), Signature 1 (age related), and Signatures 5, 8, and 16 (unknown etiology). Inactivation of the tumor suppressor RB1 by structural rearrangements or homozygous deletion was frequent in long-term survivors, with 33% of tumors showing associated loss of RB1 protein expression by immunohistochemistry compared to 13% of unselected HGSC controls (n=207; P = 0.001). In an independent HGSC cohort (n=847), RB1 protein loss was associated with prolonged survival (HR: 0.75, P < 0.001) compared to patients with RB1-positive tumors. Furthermore, co-occurrence of germline mutations in BRCA1 or BRCA2 and RB1 loss was associated with a significantly longer overall survival compared to patients with retained RB1 protein expression and no germline BRCA mutation (HR: 0.44, P < 0.001). Multiplexed immunohistochemical analysis with immune cell panels demonstrated distinct associations with long-term survivors. This study delineates the full landscape of genomic alterations in HGSC of long-term survivors. Our findings indicate that specific mutations are associated with enhanced host immune responses and long-term survival. Citation Format: Dale Garsed, Ahwan Pandey, Sian Fereday, Kathryn Alsop, Maartje Wouters, Flurina Saner, Catherine Kennedy, Celeste Pearce, Malcolm Pike, Susan Ramus, Martin Kobel, Anna deFazio, Ellen Goode, Brad Nelson, David Bowtell. Molecular analysis of exceptional response in high-grade serous ovarian cancer [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Advances in Ovarian Cancer Research; 2019 Sep 13-16, 2019; Atlanta, GA. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2020;26(13_Suppl):Abstract nr IA05.

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)0,000
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,259
Tête enseignante GPT0,533
Écart entre enseignants0,274 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
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