MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3130327672 · doi:10.1158/1538-7445.sabcs20-ps5-12

Abstract PS5-12: Preliminary correlative analysis of clinical outcomes with <i>PIK3CA</i> mutation (mut) status from a phase I/Ib study of GDC-0077 in patients (pts) with hormone receptor-positive/HER2-negative metastatic breast cancer (HR+/HER2- mBC)

2021· article· en· W3130327672 sur OpenAlexaff
Komal Jhaveri, Dejan Juric, Andréa Varga, Nicholas C. Turner, Peter Schmid, Cristina Saura, Mafalda Oliveira, Ian E. Krop, Kevin Kalinsky, Antoîne Italiano, Erika Hamilton, Valentina Gambardella, Andrés Cervantes, Philippe L. Bédard, Bonnie P Liu, Jessica W. Chen, Junko Aimi, Stephanie Royer‐Joo, Jennifer L. Schutzman, Katherine E. Hutchinson

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Breast Cancer Therapies
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFulvestrantMedicineLetrozoleInternal medicinePalbociclibOncologyCancerBreast cancerEstrogen receptorTamoxifen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Mutations in p110α, encoded by PIK3CA, are present in ~40% of HR+/HER2- BCs. GDC-0077, a PI3Kα-selective inhibitor and mutant PI3Kα degrader, elicits antitumor activity in PIK3CAmut preclinical models as a single agent and when combined with endocrine therapy (ET). New evidence suggests BCs harboring multiple PIK3CAmut exhibit increased signaling through the PI3K/AKT pathway and are more sensitive to PI3Kα inhibitors compared with BCs with a single PIK3CAmut. We report a preliminary analysis of PIK3CAmut status with clinical outcomes from an ongoing study of GDC-0077 alone or with ET (letrozole/fulvestrant) ± palbociclib (palbo) in pts with PIK3CAmut HR+/HER2- mBC (NCT03006172). Methods Detectable PIK3CAmut from local tumor tissue/blood-based assay or tumor tissue by cobas PIK3CA assay were required to enroll. Plasma-derived circulating tumor (ct) DNA was collected at baseline (BL), cycle 1 day 15 (C1D15), and C2D1 (in the cohort where GDC-0077 starts at C1D15) to detect PIK3CAmut. Paired tumor samples were analyzed for Ki67 and pAKT/pS6 expression by immunohistochemistry. Single vs multiple PIK3CAmut was correlated with the percentage of pharmacodynamic (PD) inhibition of Ki67/pAKT/pS6 expression; with the PIK3CAmut allele frequency ratio between BL and C1D15 or C2D1 (MAFr15); with best overall response (BOR, RECIST v1.1); and with time on treatment (TOT) in days. Statistical analyses: Kruskal-Wallis and Mann-Whitney-Wilcoxon for group and pairwise comparisons, respectively, and two-sample proportion testing for categorical comparisons. Results Data cutoff was 03/20/2020. PIK3CAmut were detected in 87/103 (84.5%) pts with BL ctDNA available for sequencing. Multiple PIK3CAmut were detected in 21/87 (24.1%) BL ctDNA samples: 9 from pts treated with single-agent GDC-0077; 8 from pts treated with GDC-0077 + letrozole/fulvestrant; and 4 from pts treated with GDC-0077 + letrozole/fulvestrant + palbo. The median number of lines of prior therapy for metastatic disease was not different between pts with multiple (3.0 lines) vs single (2.5 lines) PIK3CAmut detected at BL (p = 0.205). Median percentage inhibition of Ki67/pAKT/pS6 expression was greater in pts with multiple (-65.8, -70.3, -66.8%, respectively) vs single (-42.1, -34.1, -29.5%) PIK3CAmut detected at BL (p = 0.095, 0.002, 0.056). Median MAFr15 was lower in pts with multiple (MAFr15 0.01) vs single PIK3CAmut (MAFr15 0.15) detected at BL (p = 0.004). Of 73 pts with both BL ctDNA-detected PIK3CAmut and BOR data, 16/16 (100%) with multiple PIK3CAmut experienced BOR of partial response (PR) or stable disease (SD) while 42/57 (73.7%) with single PIK3CAmut experienced BOR of PR or SD (p = 0.051). No pts with multiple PIK3CAmut detected experienced a BOR of progressive disease. Median TOT was greater in pts with multiple PIK3CAmut (196 days) vs single PIK3CAmut (140.5 days) detected at BL, but this was not significant (p = 0.1804). Conclusions The fraction of pts in which multiple PIK3CAmut were identified from BL ctDNA in this HR+/HER2- mBC dataset (24.1%) was slightly higher than reported elsewhere. This may be due to the method of detection (blood vs tissue) and/or the definition of multiple PIK3CAmut used. Pts in which multiple PIK3CAmut were detected by ctDNA exhibited greater depth of PD biomarker inhibition in tumors and experienced PR/SD more often compared with pts in which only one PIK3CAmut was detected. However, no significant associations were observed with the number of prior lines of therapy for metastatic disease or TOT. The dataset is currently too small to assess the impact of different treatment regimens in this study but will be re-evaluated as the data mature. Citation Format: Komal Jhaveri, Dejan Juric, Andrea Varga, Nicolas Turner, Peter Schmid, Cristina Saura, Mafalda Oliveira, Ian E Krop, Kevin Kalinsky, Antoine Italiano, Erika Hamilton, Valentina Gambardella, Andrés Cervantes, Philippe L Bedard, Bonnie P Liu, Jessica W Chen, Junko Aimi, Stephanie Royer-Joo, Jennifer L Schutzman, Katherine E Hutchinson. Preliminary correlative analysis of clinical outcomes with PIK3CA mutation (mut) status from a phase I/Ib study of GDC-0077 in patients (pts) with hormone receptor-positive/HER2-negative metastatic breast cancer (HR+/HER2- mBC) [abstract]. In: Proceedings of the 2020 San Antonio Breast Cancer Virtual Symposium; 2020 Dec 8-11; San Antonio, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2021;81(4 Suppl):Abstract nr PS5-12.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,383 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer ResearchMême sujetAdvanced Breast Cancer TherapiesTravaux en français237 207