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Enregistrement W3048696534 · doi:10.1158/1557-3265.advprecmed20-ia23

Abstract IA23: ctDNA as predictive biomarkers for response and toxicity with immunotherapy

2020· article· en· W3048696534 sur OpenAlexaff
Lillian L. Siu

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPembrolizumabMedicineResponse Evaluation Criteria in Solid TumorsOncologyInternal medicineImmunotherapyBiomarkerCancerCirculating tumor DNAConfidence intervalClinical endpointAntibodyPhases of clinical researchToxicityClinical trialImmunologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Immune checkpoint blockade (ICB) with anti-PD1/PD-L1 antibodies provides clinical benefit to a subset of cancer patients. However, existing biomarkers do not reliably predict treatment response across diverse cancer types. Limited data exist to show how serial circulating tumor (ct)DNA testing may perform as a predictive biomarker in patients receiving immune checkpoint blockade. In an investigator-initiated phase II study of the anti-PD1 antibody pembrolizumab in patients with advanced solid tumors (INSPIRE; NCT02644369), we collected plasma samples at baseline and prior to every third cycle. These samples were retrospectively analyzed using a validated patient-specific, amplicon-based sequencing assay to detect and quantify ctDNA levels at each plasma time point. In total, 94 patients with serial ctDNA collections in five cohorts of solid tumors received single-agent pembrolizumab 200 mg IV ever 3 weeks. Levels of ctDNA at serial time points and the change from baseline were correlated with overall survival (OS), progression-free survival (PFS), objective response rate (ORR by RECIST v1.1), and clinical benefit rate (CBR, CR + PR + SD > 6 cycles). Response was measured by RECIST v1.1. Across the five cancer cohorts, median number of pembrolizumab cycles received was 3 and median follow-up was 13.8 months. Baseline ctDNA concentration correlated with multiple efficacy measures. This association became stronger across the cohorts when considering ctDNA kinetics after treatment initiation. An early reduction in ctDNA levels (at about 6-7 weeks) was strongly correlated with OS, PFS, ORR, and CBR. Sustained ctDNA clearance during treatment preceded durable clinical response. Strikingly, all 14 patients with ctDNA clearance during treatment were alive with a median of 27.5 months follow-up. These results demonstrate the potential for broad clinical utility of ctDNA-based surveillance in patients treated with ICB for advanced solid tumors of diverse histologies. Limited by the number of patients with grade 2 or higher immune-related adverse events (irAEs, 23/94 patients, 24%), no correlation was seen between irAE and cell-free DNA levels in the INSPIRE cohort. Currently we are planning interventional ICB studies using early ctDNA dynamics as predictive biomarkers. Citation Format: Lillian L. Siu. ctDNA as predictive biomarkers for response and toxicity with immunotherapy [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Advancing Precision Medicine Drug Development: Incorporation of Real-World Data and Other Novel Strategies; Jan 9-12, 2020; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2020;26(12_Suppl_1):Abstract nr IA23.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,356 · 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
Résumé présentoui

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