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Enregistrement W3096511412 · doi:10.1158/1078-0432.ccr-20-2657

Phase I Basket Study of Taselisib, an Isoform-Selective PI3K Inhibitor, in Patients with <i>PIK3CA</i> -Mutant Cancers

2020· article· en· W3096511412 sur OpenAlexaff
Komal Jhaveri, Matthew T. Chang, Dejan Juric, Cristina Saura, Valentina Gambardella, Anton Melnyk, Manish R. Patel, Vincent Ribrag, X. Cynthia, Raid Aljumaily, Philippe L. Bédard, Jasgit C. Sachdev, Lara Dunn, Helen Won, John H. Bond, S.C. Bowen Jones, Heidi Savage, Maurizio Scaltriti, Timothy R. Wilson, Michael C. Wei, David M. Hyman

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePI3K/AKT/mTOR signaling in cancer
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthMemorial Sloan-Kettering Cancer CenterGenentechF. Hoffmann-La Roche
Mots-clésMutantCancerGene isoformMedicineCancer researchChemistryInternal medicineBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Purpose: Somatic mutations in phosphatidylinositol-4,5-bisphosphate 3-kinase catalytic subunit alpha (PIK3CA), which encodes the p110α catalytic subunit of PI3K, are found in multiple human cancers. While recurrent mutations in PIK3CA helical, regulatory, and kinase domains lead to constitutive PI3K pathway activation, other mutations remain uncharacterized. To further evaluate their clinical actionability, we designed a basket study for patients with PIK3CA-mutant cancers with the isoform-specific PI3K inhibitor taselisib. Patients and Methods: Patients were enrolled on the basis of local PIK3CA mutation testing into one of 11 histology-specific cohorts and treated with taselisib at 6 or 4 mg daily until progression. Tumor DNA from baseline and progression (when available) was sequenced using a next-generation sequencing panel. Exploratory analyses correlating genomic alterations with treatment outcomes were performed. Results: A total of 166 patients with PIK3CA-mutant cancers were enrolled. The confirmed response rate was 9%. Activity varied by tumor type and mutant allele, with confirmed responses observed in head and neck squamous (15.4%), cervical (10%), and other cancers, plus in tumors containing helical domain mutations. Genomic analyses identified mutations potentially associated with resistance to PI3K inhibition upfront (TP53 and PTEN) and postprogression through reactivation of the PI3K pathway (PTEN, STK11, and PIK3R1). Higher rates of dose modification occurred at higher doses of taselisib, indicating a narrow therapeutic index. Conclusions: Taselisib had limited activity in the tumor types tested and is no longer in development. This genome-driven study improves understanding of the activity, limitations, and resistance mechanisms of using PI3K inhibitors as monotherapy to target PIK3CA-mutant tumors.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,363 · 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

Citations39
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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