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Enregistrement W4281618634 · doi:10.1200/jco.2022.40.16_suppl.2544

Changes in circulating tumor DNA (ctDNA) and outcomes in solid tumors treated with immune checkpoint inhibitors (ICIs).

2022· article· en· W4281618634 sur OpenAlexaff
Laith Al-Showbaki, Marco Iafolla, Faris Tamimi, Consolación Moltó, Abhenil Mittal, David W. Cescon, Eitan Amir

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health NetworkPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOncologyInternal medicineCirculating tumor DNAMeta-analysisConfidence intervalCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

2544 Background: Quantification of ctDNA levels can be a reliable prognostic tool in several malignancies. More recently, detection of genomic alterations in ctDNA have been validated as a predictive biomarker to guide treatment planning. Dynamic changes in ctDNA levels over time and in response to treatment may also provide prognostic information. However, less is known about the value of changes to ctDNA levels in response to immune checkpoint inhibitors (ICIs). Methods: We searched MEDLINE (host:PubMed) and reviewed trials exploring outcomes of patients with advanced solid tumors receiving ICIs in which outcomes were reported based on changes to ctDNA levels. ctDNA clearance was defined as reported in individual trials. Typically, this was defined as either >50% reduction or a reduction to undetectable levels. We extracted progression free survival (PFS) and/or overall survival (OS) values, related 95% Confidence intervals (CI) and/or p-values. Data were then included in a meta-analysis utilizing the generic inverse variance and random effects model. Variation in effect size was examined using random effects meta-regression analysis. Results: A total of 17 trials were included in the meta-analysis; ctDNA levels were detectable in all participants in all studies prior to initiation of ICIs. Method of detection included next generation sequencing and/or droplet digital polymerase chain reaction assays. Overall, low to undetectable ctDNA levels, measured 6-16 weeks after starting treatment was associated with significantly better PFS, (HR 0.20 95% CI, 0.14-0.28; p<0.001). Similarly, OS was superior in patients with substantially reduced or undetectable ctDNA levels after receiving ICIs, (HR 0.18, 95% CI, 0.12-0.26; p<0.001. The results were consistent across all disease sites, lines of treatment, level of change (undetectable vs. >50% reduction) and whether treatment exposure comprised single or multiple ICIs (see Table). Conclusions: In unselected advanced solid tumors, a substantial fall in ctDNA levels in response to ICIs is associated with substantial improvements in both PFS and OS. ctDNA change is an early response biomarker which may allow for de-escalation of cross-sectional imaging in patients receiving ICIs, or support treatment de-escalation strategies. Further research is needed to quantify variations in sensitivity between the available NGS assays, as well as differences discovery range between assay platforms. [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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,014
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,325 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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