Abstract 74: Heterogeneity response to afatinib in gastric cancer patient with uncommon EGFR mutations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Gastric cancer is the third leading cause of cancer mortality worldwide. Gatric cancer based on driver gene mutation detection may benefit patients by facilitating molecular targeted drugs development and improving survival in gastric cancer patients. On the other hand, the complex and heterogeneous molecular mechanisms of gastric cancer also plays an essential role in the drug resistance. Methods: Whole exome sequencing (WES) was performed, revealing uncommon EGFR ex21 L861Q and ex18 G719S mutation of formalin-fixed paraffin-embedded sections from primary tumor and different metastatic lesions in a gastric cancer patient. The periodic circulating tumor DNA (ctDNA) was also determined by next generation sequencing (NGS). Stable gastric cancer cell and NIH-3T3 cell lines harboring the mutations were established to investigate the effect and mechanisms. Results: Tumors with compond EGFR L861Q/G719S mutations and EGFR gene amplfication are sensitive to afatinib, which caused tumor progression in short time. However, the lung metastatic lesion, which lacked EGFR gene amplification demonstrated primary resistance to afatinib. A dramatic increase of MET gene copy number may collectively related to the patient’s rapid progression. Periodic mutation profiling of patient’s ctDNA by NGS correspondingly revealed compond EGFR L861Q/G719S mutations, and a consitent increase of MET gene amplification. In in vitro studies, afatinib treatment reduced proliferation and inhibited EGFR phosphorylation in L861Q/G719S and L861Q mutant cells. Conclusions: Afatinib may be a beneficial therapeutic option for a subset of gastric cancer patients with rare EGFR mutations in their tumors. Our results also illustrated the great potential of ctDNA profiling for treatment decision-making to patients with gastric cancer. Note: This abstract was not presented at the meeting. Citation Format: Qin Liu, Jia Wei, Yang Yang, Yue Wang, Baorui Liu, Yang Shao. Heterogeneity response to afatinib in gastric cancer patient with uncommon EGFR mutations [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2019; 2019 Mar 29-Apr 3; Atlanta, GA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2019;79(13 Suppl):Abstract nr 74.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».