Abstract 1647: CAPTIV-8: A prospective trial of atezolizumab using a multivariate model incorporating whole genome and transcriptome analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Dramatic and durable responses to immune checkpoint inhibitors (ICIs) have been observed across multiple tumor types, but identifying the patients most likely to respond to these drugs remains challenging, particularly in the context of metastatic and pre-treated disease. Recent clinically approved biomarkers for patient selection are tumor agnostic, but currently all approved markers are evaluated independently. Through the Personalized Onco Genomics (POG) program at BC Cancer, we aimed to study the impact of evaluating multiple biomarkers in a tumor agnostic cohort. We performed whole genome and transcriptome analysis (WGTA) on fresh tumor biopsies from a heterogeneous pan-cancer cohort of 82 patients with advanced metastatic disease subsequently treated with ICIs. Established biomarkers, including tumor mutation burden (TMB) and CD8+ T cell scores, were able to distinguish responders in our advanced and pre-treated cohort. Additionally, we discovered that combining multiple biomarkers provided the best stratification of patients, suggesting a multifaceted approach, such as WGTA, may be suitable for more accurate identification of patients that may benefit from ICIs. As such, we have initiated a Phase II clinical trial, CAPTIV-8 (NCT04273061), which is distinctive in its use of WGTA to evaluate multiple markers including TMB, CD8+ T cell scores, an M1-M2 macrophage score and viral integration to select patients most likely to respond to atezolizumab. Clinical and genomic data prospectively collected from two hundred patients will be evaluated to test the efficacy of combining these biomarkers and identify additional biomarkers of response which can be used to guide treatment with ICIs. Citation Format: Emma Titmuss, Alexandra Pender, Erin Pleasance, Scott Brown, Cameron J. Grisdale, James Topham, Yaoqing Shen, Melika Bonakdar, Gregory A. Taylor, Laura Williamson, Karen Mungall, Eric Chuah, Andrew J. Mungall, Richard A. Moore, Jean-Michel Lavoie, Stephen Yip, Howard Lim, Daniel J. Renouf, Sophie Sun, Steven J. Jones, Robert Holt, Marco A. Marra, Janessa Laskin. CAPTIV-8: A prospective trial of atezolizumab using a multivariate model incorporating whole genome and transcriptome analysis [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2021; 2021 Apr 10-15 and May 17-21. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2021;81(13_Suppl):Abstract nr 1647.
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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 | 0,008 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».