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Enregistrement W4282917431 · doi:10.1158/1538-7445.am2022-5271

Abstract 5271: Correlative analysis of RNA biomarkers for adjuvant capecitabine benefit in the CIBOMA/2004-01phase III clinical trial of triple negative breast cancer patients

2022· article· en· W4282917431 sur OpenAlexaff
Karama Asleh, Aňa Lluch, Angela Goytain, Carlos H. Barrios, Xue Q. Wang, Jesús Herránz, Dongxia Gao, Rosalía Caballero, Samuel Leung, Federico Rojo, Torsten O. Nielsen, Miguel Martín

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapecitabineMedicineOncologyBreast cancerInternal medicineTriple-negative breast cancerBiomarkerClinical endpointCancerClinical trialBiologyColorectal cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Predictive biomarkers for capecitabine benefit in triple negative breast cancer (TNBC) have been recently identified using samples from phase III clinical trials, including immunohistochemical (IHC) non-basal phenotype and RNA biomarkers related to angiogenesis, stroma and capecitabine activation genes. We aimed to validate these findings on the larger phase III CIBOMA clinical trial. Experimental Design: Tumor tissues from TNBC patients randomized to standard (neo)adjuvant chemotherapy with capecitabine vs. observation were analyzed using a 164 gene NanoString custom nCounter codeset. A prespecified statistical plan sought to verify the predictive capacity of PAM50 non-basal molecular subtype previously found by IHC, and tested the hypotheses that breast tumors with increased expression of (meta)genes for cytotoxic T cells, mast cells, endothelial cells, PDL2 and 38 individual genes benefit from adjuvant capecitabine for distant recurrence free survival (DRFS, primary endpoint) and overall survival. Exploratory analyses investigated (a) predictive capacity of categorical expression of biomarkers, and continuous expression of additional genes included in the codeset; (b) the prognostic capacity of continuous biomarker expression. Results: Of the 876 women enrolled in the CIBOMA trial, 658 (75%) were evaluable for analysis (337 with capecitabine and 321 without) with similar baseline characteristics relative to the intention-to-treat population. 553 (84%) cases were profiled as PAM50 basal-like while 105 (16%) were PAM50 non-basal. PAM50 non-basal subtype was the most significant predictor for capecitabine benefit (HRcapecitabine=0.19; 95%CI, 0.07-0.54; p=0<0.001) when compared to PAM50 basal-like (HRcapecitabine=0.9; 95%CI, 0.63-1.28; p=0.55) (p-interaction<0.001, adjusted p-value=0.01). Analysis of biological processes related to PAM50 non-basal subtype revealed its enrichment for mast cells, extracellular matrix, angiogenesis and features of the mesenchymal stem-like TNBC subtype. Multivariate analysis showed a significantly lower DRFS on the observation arm for the mast cell metagene (HRobservation=1.35; 95%CI, 1.12-1.62; p=0.002, adjusted p-value=0.006), particularly among PAM50 non-basal tumors (HRobservation=2.70; 95%CI, 0.99-7.35; p=0.01, p-interaction=0.08). Tumors above the median for genes involved in immune response (PDL2, CCR5), capecitabine metabolism (CES1) and angiogenesis (STC1) were significantly associated with favorable survival rates on the capecitabine arm (HRcapecitabine ranged between 0.51-0.60; p=0<0.05). Conclusions: In this prespecified correlative analysis of the CIBOMA trial, PAM50 non-basal status and the mast cell metagene identified early-stage TNBC patients most likely to benefit from adjuvant capecitabine. Citation Format: Karama Asleh, Ana Lluch, Angela Goytain, Carlos Barrios, Xue Q. Wang, Jesus Herranz, Dongxia Gao, Rosalia Caballero, Samuel Leung, Federico Rojo, Torsten O. Nielsen, Miguel Martin. Correlative analysis of RNA biomarkers for adjuvant capecitabine benefit in the CIBOMA/2004-01phase III clinical trial of triple negative breast cancer patients [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2022; 2022 Apr 8-13. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2022;82(12_Suppl):Abstract nr 5271.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,354 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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