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Enregistrement W3112085252 · doi:10.1186/s13046-020-01797-3

Loss of HER2 and decreased T-DM1 efficacy in HER2 positive advanced breast cancer treated with dual HER2 blockade: the SePHER Study

2020· article· en· W3112085252 sur OpenAlexaff
Giulia Bon, Laura Pizzuti, Valentina Laquintana, Rossella Loria, Manuela Porru, Caterina Marchiò, Eriseld Krasniqi, Maddalena Barba, Marcello Maugeri‐Saccà, Teresa Gamucci, Rossana Berardi, Lorenzo Livi, Corrado Ficorella, Clara Natoli, Enrico Cortesi, Daniele Generali, Nicla La Verde, Alessandra Cassano, Emilio Bria, Luca Moscetti, Andrea Michelotti, Vincenzo Adamo, Claudio Zamagni, Giuseppe Tonini, Giacomo Barchiesi, Marco Mazzotta, Daniele Marinelli, Federica Tomao, Paolo Marchetti, Maria Rosaria Valerio, Antonio Russo, Agnese Fabbri, Nicola D’Ostilio, Enzo Veltri, Domenico Corsi, Ornella Garrone, Ida Paris, Giuseppina Sarobba, Francesco Giotta, Carlo Garufi, Marina Elena Cazzaniga, Pietro Del Medico, Mario Roselli, Giuseppe Sanguineti, Isabella Sperduti, Anna Sapino, Ruggero De Maria, Carlo Leonetti, Angelo Di Leo, Gennaro Ciliberto, Rita Falcioni, Patrizia Vici

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental & Clinical Cancer Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHER2/EGFR in Cancer Research
Établissements canadiensUniversity Hospital Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPertuzumabTrastuzumabTrastuzumab emtansineMedicineTaxaneOncologyInternal medicineBreast cancerCancerPharmacologyCancer research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: HER2-targeting agents have dramatically changed the therapeutic landscape of HER2+ advanced breast cancer (ABC). Within a short time frame, the rapid introduction of new therapeutics has led to the approval of pertuzumab combined with trastuzumab and a taxane in first-line, and trastuzumab emtansine (T-DM1) in second-line. Thereby, evidence of T-DM1 efficacy following trastuzumab/pertuzumab combination is limited, with data from some retrospective reports suggesting lower activity. The purpose of the present study is to investigate T-DM1 efficacy in pertuzumab-pretreated and pertuzumab naïve HER2 positive ABC patients. We also aimed to provide evidence on the exposure to different drugs sequences including pertuzumab and T-DM1 in HER2 positive cell lines. METHODS: The biology of HER2 was investigated in vitro through sequential exposure of resistant HER2 + breast cancer cell lines to trastuzumab, pertuzumab, and their combination. In vitro experiments were paralleled by the analysis of data from 555 HER2 + ABC patients treated with T-DM1 and evaluation of T-DM1 efficacy in the 371 patients who received it in second line. Survival estimates were graphically displayed in Kaplan Meier curves, compared by log rank test and, when possibile, confirmed in multivariate models. RESULTS: We herein show evidence of lower activity of T-DM1 in two HER2+ breast cancer cell lines resistant to trastuzumab+pertuzumab, as compared to trastuzumab-resistant cells. Lower T-DM1 efficacy was associated with a marked reduction of HER2 expression on the cell membrane and its nuclear translocation. HER2 downregulation at the membrane level was confirmed in biopsies of four trastuzumab/pertuzumab-pretreated patients. Among the 371 patients treated with second-line T-DM1, median overall survival (mOS) from diagnosis of advanced disease and median progression-free survival to second-line treatment (mPFS2) were 52 and 6 months in 177 patients who received trastuzumab/pertuzumab in first-line, and 74 and 10 months in 194 pertuzumab-naïve patients (p = 0.0006 and 0.03 for OS and PFS2, respectively). CONCLUSIONS: Our data support the hypothesis that the addition of pertuzumab to trastuzumab reduces the amount of available plasma membrane HER2 receptor, limiting the binding of T-DM1 in cancer cells. This may help interpret the less favorable outcomes of second-line T-DM1 in trastuzumab/pertuzumab pre-treated patients compared to their pertuzumab-naïve counterpart.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,544
Écart entre enseignants0,396 · 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

Citations75
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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