MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4296230819 · doi:10.1158/1557-3265.sarcomas22-pr002

Abstract PR002: Antigen presentation and processing pathway is associated with early relapse after neoadjuvant immune checkpoint blockade (ICB) in dedifferentiated liposarcomas (DDLPS)

2022· article· en· W4296230819 sur OpenAlexaboutno aff
Elise F. Nassif, Chia-Chin Wu, Kadir C. Akdemir, Russell G. Witt, Raymond Traweek, Brandon Cope, Prapassorn Thirasastr, Taylor Tate, Grace Mathew, Shadarra Crosby, Randy Chu, Mohammad Mohammad, Kenna Shaw, Ingram Davis, Khalida Wani, Alexander J. Lazar, Wei‐Lien Wang, Sheila Duncan, B. Ashleigh Guadagnolo, Andrew J. Bishop, Valerae O. Lewis, Justin E. Bird, Keila E. Torres, Kelly K. Hunt, Barry W. Feig, Christopher P. Scally, Ravin Ratan, Shreyaskumar Patel, Robert S. Benjamin, Robert L. Satcher, Kevin M. McBride, Wolf H. Fridman, Ignacio Wistuba, P. Andrew Futreal, Jennifer A. Wargo, Neeta Somaiah, Christina L. Roland, Emily Z. Keung

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSarcoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOncologyInternal medicineIpilimumabNivolumabImmune checkpointCancer researchImmunotherapyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: We evaluated the activity of neoadjuvant ICB in localized resectable DDLPS (n=17) and undifferentiated pleomorphic sarcomas (UPS; n=10). DDLPS and UPS patients were randomized to neoadjuvant nivolumab or ipilimumab+nivolumab, with UPS patients receiving concurrent radiotherapy. We assessed genomic markers of early relapse (progression before surgery or relapse within 52 weeks following surgery) using longitudinally acquired tumor samples. Methods: RNA sequencing (RNAseq) and whole genome sequencing (WGS) were performed on longitudinally acquired samples (baseline biopsies and surgical specimens). Differential gene expression between any two groups of patients (i.e., non-early relapse [non-relapsers] vs early relapse [relapsers]) were selected (fold change>1.5 and p value<0.05). Gene set enrichment analyses (GSEA) of KEGG pathways were performed and a network-based approach used to identify genes/pathways associated with MHC-I. Results: At a median follow-up of 23 months, 12 patients (9 DDLPS, 3 UPS) relapsed, including 7 early relapses (relapsers: 5 DDLPS, 2 UPS). The median relapse-free survival was 22 months in DDLPS patients (6 months in relapsers; not reached [NR] in non-relapsers) and NR in UPS patients. At baseline, the most differentially upregulated pathways in non-relapsers compared to relapsers were “graft versus host disease” (GSEA Normalized Enrichment Score[NES]=2.25; False Discovery Rate[FDR] q= 0.009), “natural killer cell mediated cytotoxicity” (NES=2.17; FDR q=0.009), “antigen processing and presentation” (NES=2.16; FDR q=0.009), “allograft rejection” (NES=1.99; FDR q=0.019) and “B-cell receptor signaling pathway” (NES=1.87; FDR q=0.018). In DDLPS patients, the antigen presentation and processing pathway was the most upregulated pathway in non-relapsers compared to relapsers (NES=2.01; FDR q=0.025) while it was not significantly upregulated in UPS (NES=1.15; FDR q=0.62). When looking at pathways longitudinally, the antigen presentation and processing pathway was significantly upregulated at surgery compared to baseline in DDLPS. As antigen presentation and processing was significantly upregulated in DDLPS patients and associated with relapse, we looked for expressed neoantigens that may be processed and presented. Using WGS, we detected 5712 rearrangements at baseline in DDLPS, of which 230 were found in more than one tumor specimen. We also sought to identify genes associated with MHC-I. We selected genes upregulated during ICB comparing baseline to surgical specimens in DDLPS relapsers and looked at the top 10% of genes associated with MHC-I in order to identify potential therapeutic targets for combination. We identified 41 genes upregulated during ICB and associated with MHC-I in relapsers, for which up to 275 inhibitory compounds were found in drug databases. Conclusion: Antigen presentation and processing is a major driver of response to immunotherapy. Future efforts should focus on identifying which antigens are presented to find synergizing compounds in order to increase the clinical benefit of ICB. Citation Format: Elise F. Nassif, Chia-Chin Wu, Kadir Akdemir, Russell G. Witt, Raymond Traweek, Brandon Cope, Prapassorn Thirasastr, Taylor Tate, Grace Mathew, Shadarra Crosby, Randy Chu, Mohammad Mohammad, Kenna Shaw, Ingram Davis, Khalida Wani, Alexander J. Lazar, Wei-Lien Wang, Sheila Duncan, Ashleigh B. Guadagnolo, Andrew J. Bishop, Valerae Lewis, Justin E. Bird, Keila E. Torres, Kelly K. Hunt, Barry W. Feig, Christopher P. Scally, Ravin Ratan, Shreyaskumar Patel, Robert S. Benjamin, Robert Satcher, Kevin McBride, Wolf H. Fridman, Ignacio Wistuba, Andrew Futreal, Jennifer A. Wargo, Neeta Somaiah, Christina L. Roland, Emily Z. Keung. Antigen presentation and processing pathway is associated with early relapse after neoadjuvant immune checkpoint blockade (ICB) in dedifferentiated liposarcomas (DDLPS) [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference: Sarcomas; 2022 May 9-12; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2022;28(18_Suppl):Abstract nr PR002.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,309 · 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
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueClinical Cancer Research→Même sujetSarcoma Diagnosis and Treatment→Travaux en français237 207→