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Enregistrement W4283397932 · doi:10.1097/01.hs9.0000844608.72364.51

P430: MOLECULAR CHARACTERIZATION OF CLINICAL RESPONSE IN NEWLY-DIAGNOSED ACUTE MYELOID LEUKEMIA PATIENTS TREATED WITH IVOSIDENIB + AZACITIDINE COMPARED TO PLACEBO + AZACITIDINE

2022· article· en· W4283397932 sur OpenAlexaff
S. de Botton, S. Choe, D. Marchione, P. Montesinos, C. Recher, S. Vives Polo, E. Zarzycka, Jacky H Wang, G. Bertani, M. Heuser, R. Calado, A. Schuh, S.-P. Yeh, Jia-Jun Hui, S. Pandya, D. Gianolio, S. Daigle, C. DiNardo, H. Dohner

Notice bibliographique

RevueHemaSphere · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIDH1Isocitrate dehydrogenaseMyeloid leukemiaMedicinePeripheral blood mononuclear cellInternal medicineBone marrowAzacitidinePlaceboOncologyGastroenterologyMutationBiologyPathologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Acute myeloid leukemia (AML) is a disease with a dynamic mutational landscape; 6–10% of patients (pts) have somatic mutations in isocitrate dehydrogenase 1 (IDH1), which can drive oncogenesis. Ivosidenib (IVO) is a potent oral targeted inhibitor of mutant IDH1 (mIDH1). IVO 500 mg QD + azacitidine (AZA) 75 mg/m2 SC or IV for 7 days in 28-day cycles was shown to significantly improve event-free survival (HR=0.33 [95% CI 0.16, 0.69], p=0.0011), median overall survival (24.0 vs 7.9 months), and complete remission + partial hematologic recovery rates (CR/CRh; 52.8% vs 17.6%) vs placebo + AZA in the double-blind phase 3 AGILE study (NCT03173248) in pts with newly diagnosed IDH1-mutated AML (ND-AML). Aims: To assess the impact of IVO+AZA on IDH1-mutation clearance (IDH1-MC) and baseline co-mutation analysis from AGILE. Methods: Genomic DNA from bone marrow mononuclear cells (BMMCs) or peripheral blood mononuclear cells (PBMCs), and/or bone marrow aspirate (BMA) were used for molecular studies. IDH1-MC analysis on BMMCs was performed by BEAMing digital PCR (limit of detection 0.02%-0.04%). BMA, BMMCs and PBMCs were utilized for co-mutational analysis by next-generation sequencing, ACE Extended Cancer Panel (detection limit 2%). All patients gave written informed consent. Results: 146 pts were randomized: 72 to IVO+AZA; 74 to placebo+AZA. Median (range) baseline mIDH1 variant allele frequency in BMMCs was 36.7% (3.1–50.5%) in the IVO+AZA arm and 35.5% (3.0–48.6%) in the placebo+AZA arm. Updated IDH1-MC data (October 2021) from 47 IVO+AZA and 32 placebo+AZA treated pts with at least 1 on-treatment sample demonstrated IDH1-MC in 21/35 (60%) IVO+AZA pts achieving CR/CRh vs 4/11 (36%) placebo+AZA pts. In CR/CRh pts with time points available after IDH1-MC, suppression of the mIDH1 was durable and IDH1-MC maintained in all subsequent samples in 17/17 (100%) IVO+AZA treated pts and 1/3 (33%) placebo+AZA pts. Further analysis of baseline co-mutations on 120 pts (IVO+AZA: n=58; placebo+AZA: n=62) showed that DNMT3A, SRSF2, and RUNX1 were the most frequent in both treatment arms. Importantly, comparison of CR/CRh and non CR/CRh responses by cohort did not identify any single gene or pathway associated with an inferior outcome in IVO+AZA pts compared to placebo+AZA pts (p<0.05, Fisher’s Exact test). Several genes (DNMT3A, RUNX1, SRSF2, STAG2) and pathways (Differentiation, Epigenetics, Splicing) were associated with improved outcomes with IVO+AZA, including the RTK pathway, which was previously reported to be associated with primary resistance to IVO monotherapy. Further analysis of patient subgroups, including R132 variants (i.e., R132C vs R132S), will be presented. Summary/Conclusion: These data suggest that improved clinical outcomes with IVO+AZA are associated with sustained clearance of the mIDH1 clone including pts with disease that harbor mutations implicated in resistance to IVO monotherapy (e.g., with RTK pathway mutations).

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,416
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,288 · 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.

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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