Pan-cancer analysis of longitudinal metastatic tumors reveals genomic alterations and immune landscape dynamics associated with pembrolizumab sensitivity
Notice bibliographique
Résumé
Serial circulating tumor DNA (ctDNA) monitoring is emerging as a non-invasive strategy to predict and monitor immune checkpoint blockade (ICB) therapeutic efficacy across cancer types. Yet, limited data exist to show the relationship between ctDNA dynamics and tumor genome and immune microenvironment in patients receiving ICB. Here, we present an in-depth analysis of clinical, whole-exome, transcriptome, and ctDNA profiles of 73 patients with advanced solid tumors, across 30 cancer types, from a phase II basket clinical trial of pembrolizumab (NCT02644369) and report changes in genomic and immune landscapes (primary outcomes). Patients stratified by ctDNA and tumor burden dynamics correspond with survival and clinical benefit. High mutation burden, high expression of immune signatures, and mutations in BRCA2 are associated with pembrolizumab molecular sensitivity, while abundant copy-number alterations and B2M loss-of-heterozygosity corresponded with resistance. Upon treatment, induction of genes expressed by T cell, B cell, and myeloid cell populations are consistent with sensitivity and resistance. We identified the upregulated expression of PLA2G2D, an immune-regulating phospholipase, as a potential biomarker of adaptive resistance to ICB. Together, these findings provide insights into the diversity of immunogenomic mechanisms that underpin pembrolizumab outcomes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».