The prognostic impact of KRAS, TP53, STK11 and KEAP1 mutations and the influence of the NLR in NSCLC patients treated with immunotherapy.
Notice bibliographique
Résumé
e21010 Background: ICIs changed the way NSCLC is treated, but not all patients benefit from it. PD-L1 level is used to predict response to therapy, but its performance is sub-optimal. KRAS is important in NSCLC tumorigenesis, but the impact of its mutations in patients treated with ICIs is unclear. Similarly, studies evaluating co-mutations in TP53, STK11 and KEAP1 as well as the NLR showed that they may predict the benefit of ICIs. Methods: We conducted a retrospective study including all consenting patients with NSCLC treated with ICIs at the CHUM between July 2015 and June 2020. OS and PFS were compared in co-mutation subgroups using Kaplan-Meier and logrank methods. Co-mutations in TP53, STK11 and KEAP1 as well as the NLR were accounted for. Overall response rate (ORR) and safety data was also compared in subgroups and will be detailed at the meeting. Results: We included 100 patients with known KRAS status. From these, 50 were wild-type ( KRASWT) and 50 were mutated ( KRASMut). The most frequent mutation was G12C (54%). Co-mutation status for TP53, STK11 and KEAP1 were known for, respectively, 40, 39 and 38 patients. Co-mutations for these genes were present in respectively 19 (47.5%), 8 (20.5%) and 4 (10.5%). Data comparing KRASMut and KRASWT showed non-significant differences in survival (median OS of respectively 21.1 vs. 17.7 months, p = 0.27). The presence of STK11 and/or KEAP1 mutations was associated with a negative impact on survival when compared with wild-type (median OS 7.4 vs 20.4 months, p = 0.001). When the presence of a KRAS mutation was compounded with STK11 and KEAP1, KRASMut (vs KRASWT) trended to a better prognosis in STK11+KEAP1WT tumors (median OS of 21.1 for KRASMut vs 15.8 for KRASWT, p = 0.15), but not in STK11+/-KEAP1Mut tumors (7.4 for KRASMut vs 7.0 for KRASWT). No influence on survival was seen in relationship to the TP53 co-mutation. Interestingly, the NLR was significantly higher with STK11 mutations (6.66Mut vs 3.59WT, p = 00012), slightly lower with TP53 mutations (3.23Mut vs 4.82WT, p = 0.047) but not impacted by KEAP1 (3.72Mut vs 4.20WT, p = 0.72) or KRAS mutations (4.32Mut vs 5.21WT, p = 0.34). Conclusions: The STK11 and KEAP1 mutations are significant adverse predictors of ICI therapy benefit. The NLR is strongly impacted by STK11 mutations but not by KEAP1 mutations suggesting marked differences in the resistance mechanism for both mutations. In STK11-KEAP1WT tumors, KRAS mutations seems to be associated with improved survival in NSCLC patient treated with ICIs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».