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Enregistrement W4205476752 · doi:10.1200/jco.2022.40.4_suppl.tps635

PASS-01: Pancreatic adenocarcinoma signature stratification for treatment–01.

2022· article· en· W4205476752 sur OpenAlexaff
Jennifer J. Knox, Elizabeth M. Jaffee, Grainne M. O’Kane, Dennis Plenker, Amy Zhang, Stephanie Ramotar, Anna Dodd, Rebecca M. Prince, Dan Laheru, Kenneth H. Yu, Wasif M. Saif, Elena Elimova, Michael J. Pishvaian, Kimberly Perez, Andrew J. Aguirre, Sandra E. Fischer, Julie M. Wilson, Faiyaz Notta, David A. Tuveson, Steven Gallinger

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer ResearchPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGemcitabineOncologyPancreatic cancerInternal medicinePancreatic ductal adenocarcinomaChemotherapyPaclitaxelAdenocarcinomaCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

TPS635 Background: Over 70% of patients with pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) present with metastatic disease where the mainstay of treatment is combination chemotherapy. Two pivotal phase III trials showed survival benefit of mFOLFIRINOX (mFFX) and gemcitabine/nab-paclitaxel (GnP), respectively, compared to gemcitabine alone. Both are considered standard 1st line treatment options but have not been compared prospectively. Other than the BRCA phenotype there are no predictive molecular markers to identify which patients will benefit from mFFX versus GnP. Growing data suggests that RNA signatures and GATA6 expression may predict response to chemotherapy. Genomic platforms do identify small subsets of patients who may benefit from a targeted approach however, impact has been small. Patient-derived organoids (PDOs) are now feasible to passage for drug pharmacotyping that could inform drug therapy approaches. Combining all molecular strategies in real time including genomics, RNA signatures and adding PDO drug sensitivities could enable better precision choices for more patients with metastatic PDAC. Methods: PASS-01 is a multi-institutional randomized phase II trial evaluating the benefit of 1st line mFFX vs GnP in de novo metastatic PDAC patients with good PS who have undergone baseline tumor biopsies with tissue prepared for whole genome (WGS) and RNA sequencing and PDO generation/pharmacotyping using standard and novel drugs. The 1 0 objective is to determine the PFS benefit of mFFX compared to GnP as 1st line treatment with 80% power to detect a median PFS of 7 vs 5 months, favoring mFFX. 27 of a planned 150 patients have been accrued to date. Secondary endpoints include ORR (RECIST), DOR, OS by chemotherapy and biomarkers of therapy response including GATA-6 as a surrogate biomarker for the Moffit RNA classifier. Exploratory objectives include: to evaluate if each PDO DNA/RNA signature matches the patient and if the PDO chemotherapy sensitivities correlate to the patient’s 1st line response; to evaluate the benefit in switching patients to 2nd line treatment based on PDO drug sensitivity; to evaluate novel agents derived from PDO pharmacotyping and potential findings from profiling in 2nd/3rd line treatment; to explore retrospectively whether serial cell-free circulating tumor DNA analysis, circulating tumor cells and CA19.9 could reflect potential early predictors of emerging or de novo resistance and explore biomarkers of immune-oncologic sensitivity with multiplex immunohistochemistry. Each patient’s WGS and PDO data is discussed at a combined tumor board with study investigators immediately following their 1st 8-week CT and ongoing as data develops with the goal of recommending precision treatment choices back to their treating investigator. References: Conroy T et al. NEJM, 2011.; Von Hoff DD et al. NEJM,2013; Aung KL et al. CCR 2017; O’Kane G et al. CCR 2019; Tiriac H et al. Can Discov, 2018. Clinical trial information: NCT04469556.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,657
Score d'incertitude au seuil0,383

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,335 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations17
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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