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Enregistrement W3171916291 · doi:10.1200/jco.2021.39.15_suppl.9023

Clinicogenomic real-world data analysis of patients (pts) with <i>KRAS G12C-</i>mutant advanced non-small cell lung cancer (aNSCLC) from the natural history cohort of the Blood First Assay Screening Trial (BFAST).

2021· article· en· W3171916291 sur OpenAlexaff
Rafał Dziadziuszko, Xiao Li, Eric Anderson, Alona Zer, Luis Corrales, Parneet Cheema, Aleksandra Szczęsna, M. Philco, Michael S. Mathisen, Sarah Paul, Vijay Bhagawati-Prasad, Gaurav Pathria, Zhen Shi, Magalie Hilton, qing zhang

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensWilliam Osler Health SystemUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineKRASLung cancerInternal medicineCohortOncologyCancerPopulationColorectal cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

9023 Background: BFAST (NCT03178552) is a global, multicohort trial of targeted therapies or cancer immunotherapy (CIT) in treatment (tx)-naive aNSCLC. Pts are screened for the study using comprehensive blood-based next-generation sequencing (NGS). In the BFAST natural history cohort, data were collected for pts who received tx or care outside the study’s interventional cohorts. Here, we analyzed the subset of pts whose tumors have KRAS G12C mutations (mut). Methods: Pts eligible for blood-based NGS screening had unresectable aNSCLC, ECOG PS 0-2 and no prior systemic tx for aNSCLC. Pts without tissue samples were eligible. Key genomic and molecular features, including bTMB, PD-L1 and ctDNA concentration; cancer tx; tx response and survival data were collected and analyzed in an exploratory analysis. Results: In the full BFAST screening population through December 2020 (N = 5917), 23% of pts had tumors with any KRAS mut; 9% were KRAS G12C. Pts were enrolled in the natural history cohort from October 2018 to October 2020 (n = 1017); 63 pts had tumors with KRAS G12C mut. Median age was 68 y, 59% were male, 86% had ECOG PS 0-1 and 84% had non-squamous histology. Co-mut in TP53 (60%) and STK11 and/or KEAP1 (25%) were detected; 8% of pts had bTMB ≥16. High PD-L1 expression per local testing was reported in 32% of pts; 38% were not tested. Among pts with 1L tx (n = 50), 50%, 28% and 20% received chemo, CIT or CIT + chemo, respectively, with real-world response rates (CR/PR per physician assessment) of 20%, 29% and 30%, respectively. Of the 13 pts (21%) without documented 1L tx, 7 died ≤3 mo from enrollment. Median OS was 14 mo overall, with differences found between key genomic subsets (Table). Conclusions: BFAST is the first study to identify KRAS G12C mut using blood-based NGS and describe the natural history, clinical characteristics and genomic landscape of this pt subset. Up to 21% of pts may not receive 1L tx. Pts with TP53 co-mut appear to have favorable outcomes, while those with STK11 and/or KEAP1 co-mut appear to have inferior outcomes vs pts without these mut. The lack of PD-L1 testing in many pts indicates a lack of tissue for comprehensive tissue testing, highlighting a potential benefit of blood-based detection of biomarkers, including KRAS G12C. Clinical trial information: NCT03178552. [Table: see text]

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)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,311 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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