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Enregistrement W3135248026 · doi:10.1200/jco.2021.39.6_suppl.463

Heterogeneity in Nectin-4 expression across molecular subtypes of urothelial cancer mediates sensitivity to enfortumab vedotin.

2021· article· en· W3135248026 sur OpenAlexaff
Carissa Chu, Martin Sjöström, Emily A. Egusa, Ewan A. Gibb, Michelle L. Badura, Vadim S. Koshkin, Bradley A. Stohr, Maxwell V. Meng, Raj S. Pruthi, Terence W. Friedlander, Yair Lotan, Peter C. Black, Sima P. Porten, Felix Y. Feng, Jonathan Chou

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBladder and Urothelial Cancer Treatments
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaGenome British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBladder cancerMedicineCancerCancer researchFOXA1Internal medicineGATA3OncologyBiologyBreast cancerGeneTranscription factorGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

463 Background: Enfortumab vedotin (EV) is an antibody-drug conjugate (ADC) targeting Nectin-4 (encoded by the PVRL4/NECTIN4 gene ) approved for treatment-refractory metastatic urothelial cancer. Factors that mediate sensitivity or resistance to EV are unknown. In the present study, we sought to 1) examine heterogeneity of NECTIN4 gene expression across molecular subtypes of bladder cancer and 2) determine if Nectin-4 expression mediates EV sensitivity or resistance. Methods: NECTIN4 expression data from seven muscle-invasive bladder cancer clinical cohorts (n = 1912 total patients) were used to compare relative NECTIN4 expression across molecular subtypes. The outcome of the gene expression analysis was relative NECTIN4 expression in the consensus molecular subtypes of bladder cancer. Expression of NECTIN4 was validated in multiple bladder cancer cell lines. NECTIN4 was stably over-expressed or knocked down in basal (TCCSUP and UMUC-3) and luminal (HT-1376, HT-1197 and UMUC-9) bladder cancer cell lines, respectively, and EV dose-response assays were performed, as measured by cell proliferation and clonogenic assays. Results: NECTIN4 expression is heterogenous across molecular subtypes of bladder cancer and significantly enriched in luminal subtypes (p < 0.001). NECTIN4 expression is positively correlated with the luminal markers GATA3, FOXA1, and PPARG across cohorts (Spearman’s rank correlation r = 0.57, p < 0.0001 for GATA3, r = 0.37, p < 0.0001 for FOXA1, and r = 0.56, p < 0.0001 for PPARG). NECTIN4 expression is both necessary and sufficient for EV sensitivity in luminal and basal subtypes of urothelial bladder cancer cells. Downregulation of NECTIN4 led to EV resistance, and EV-resistant cell lines expressed decreased levels of Nectin-4. Conclusions: Results of this pre-clinical study suggest that sensitivity to EV is mediated by expression of NECTIN4, which is significantly enriched in luminal subtypes of bladder cancer. Downregulation of NECTIN4 leads to resistance to EV. These findings have implications for biomarker development, patient selection and the inclusion of molecular subtyping in ongoing and future EV clinical trials. Further investigation into Nectin-4 loss as a mechanism of resistance in patients treated on EV is warranted.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,398 · 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

Citations25
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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