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Enregistrement W3083234180 · doi:10.1158/1538-7445.am2020-4325

Abstract 4325: A Phase II exploratory study to identify biomarkers prognostic of clinical response to regorafenib in patients with metastatic colorectal cancer who have failed first-line therapy

2020· article· en· W3083234180 sur OpenAlexaffabout
Karen Gambaro, Maud Marques, Suzan McNamara, Mathilde Couëtoux du Tertre, Cyrla Hoffert, Archana Srivastava, Sophie Mathieu, Anna schab, Thierry Alcindor, Adrian Langleben, Lucas Sidéris, Mahmoud Adbelsalam, Mustapha Tehfé, Gerald Batist, Petr Kavan

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Treatments and Studies
Établissements canadiensJewish General HospitalCentre Hospitalier de l’Université de MontréalMoncton HospitalSt Mary's Hospital CentreHôpital Maisonneuve-RosemontMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRegorafenibMedicineBevacizumabColorectal cancerOncologyIrinotecanInternal medicineCancerOxaliplatinChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Single-agent regorafenib is approved in Canada and in the US for patients with metastatic colorectal cancer (mCRC) who have failed previous lines of therapy1. Identification of prognostic biomarkers is crucial to ensure the best therapeutic strategies for mCRC patients. The goal of this clinical study (NCT01949194) was to explore putative molecular signatures of response and resistance to regorafenib in metastatic tumors and serial blood samples. We used a multi-omics approach to profile metastatic tumor tissues and serial blood samples from 47 mCRC patients who received single-agent regorafenib as second-line therapy after failing first-line therapy with an oxaliplatin or irinotecan-containing regimen with or without bevacizumab. Whole exome sequencing was performed to assess both the mutational and copy number (CN) landscapes of metastatic tissues from 29 patients and the transcriptome was interrogated using RNA sequencing. A 14-gene panel was used to profile serial plasma samples. Molecular aberrations were then correlated with lesion-specific treatment response using RECIST 1.1 and progression free survival (PFS) to investigate potential associations.The copy number aberration (CNA) landscape of metastatic tumors was assessed using Nexus Copy Number Software and 20 significant focal aberrations were identified using Genomic Identification of Significant Target in Cancer (GISTIC) test (q-bound<0.05). We interrogated all CNA regions across the genome using the log-rank statistic test and identified 38 CNA regions associated with PFS (permutated p-value <0.05). Interestingly, CN gains targeting three genes, GPR52, PTGS2 and MYC, classified within the drug resistance gene category in the drug-interaction database (DGIdb), were associated with a shorter PFS (Kaplan Meier analysis). The mutational landscape showed typical mutation rates for the top 5 driver genes: APC, KRAS, BRAF, PIK3CA and TP53. However, KRAS mutations in exons 12 and 13 appeared enriched in intrinsically resistant lesions compared to stable and acquired resistance lesions (83% versus 41%). At the transcriptome level, three main pathways were associated with intrinsic resistance (TGF-β signaling activation and MAPK activation) and shorter PFS (adherens junction). The profiling of plasma samples showed a higher proportion of samples with non-detectable ctDNA in patients exhibiting longer PFS (PFS ≥ 9 months, 70%) compared to patients with shorter PFS (< 9 months, 18%). This study allowed the identification of several candidate genes and regions at different molecular levels that warrant further validation in order to stratify patients who will likely respond, display intrinsic resistance or develop acquired resistance to regorafenib treatment. 1- Grothey A, Van Cutsem E, Sobrero A, Siena S, Falcone A, Ychou M, et al. Regorafenib monotherapy for previously treated metastatic colorectal cancer (CORRECT): an international, multicentre, randomized, placebo-controlled, phase 3 trial. Lancet. 2013 Jan 26;381(9863):303-12. Citation Format: Karen Gambaro, Maud Marques, Suzan McNamara, Mathilde Couetoux du Tertre, Cyrla Hoffert, Archana Srivastava, Sophie Mathieu, Anna schab, Thierry Alcindor, Adrian Langleben, Lucas Sideris, Mahmoud Adbelsalam, Mustapha Tehfe, Gerald Batist, Petr Kavan. A Phase II exploratory study to identify biomarkers prognostic of clinical response to regorafenib in patients with metastatic colorectal cancer who have failed first-line therapy [abstract]. In: Proceedings of the Annual Meeting of the American Association for Cancer Research 2020; 2020 Apr 27-28 and Jun 22-24. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2020;80(16 Suppl):Abstract nr 4325.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
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
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,195
Tête enseignante GPT0,507
Écart entre enseignants0,312 · 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'étudeEssai non randomisé
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
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