Concordance of <i>BRCA1</i>, <i>BRCA2</i> (BRCA), and <i>ATM</i> mutations identified in matched tumor tissue and circulating tumor DNA (ctDNA) in men with metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC) screened in the PROfound study.
Notice bibliographique
Résumé
26 Background: Not all mCRPC patients have available or sufficient tissue for multigene molecular testing. In the Phase 3 PROfound study, olaparib significantly improved radiographic progression-free survival compared with physician’s choice of abiraterone or enzalutamide in men with homologous recombination repair (HRR)-gene-mutated mCRPC (de Bono et al. N Engl J Med 2020). Overall, 31% of patients’ tissue samples failed molecular screening during the study, showing the need for additional testing methods to detect patients with HRR-gene-mutated cancers. We evaluated the utility of plasma-derived ctDNA to identify deleterious BRCA and ATM mutations in screened patients from PROfound. Methods: Tumour samples were prospectively tested at Foundation Medicine, Inc (FMI) using an investigational next-generation sequencing test (based on FoundationOne CDx) to inform trial eligibility. Matched ctDNA samples were sequenced at FMI with the FoundationOne Liquid CDx assay. Tissue samples were clinically heterogeneous regarding location and timing of collection; plasma samples were collected as part of screening in PROfound. Results: 81% (503/619) of ctDNA samples tested yielded a result, of which 491 had a tumour result. BRCA and ATM status in tissue compared with ctDNA reported 81% (95% CI 75–87%) positive percentage agreement (PPA) and 92% (95% CI 89–95%) negative percentage agreement (NPA), with tissue as reference (Table). Further concordance and discordance measures will be presented. Conclusions: High concordance between tumour tissue and ctDNA supports the development of ctDNA testing as a minimally invasive method to identify patients with HRR-gene-mutated mCRPC and guide treatment decisions, particularly for those with insufficient tissue for genomic analyses. Clinical trial information: NCT02987543. [Table: see text]
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».