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Enregistrement W4361815691 · doi:10.1158/1078-0432.c.6530771

Data from Evolution of Castration-Resistant Prostate Cancer in ctDNA during Sequential Androgen Receptor Pathway Inhibition

2023· preprint· en· W4361815691 sur OpenAlexafffund
Matti Annala, Sinja Taavitsainen, Daniel Khalaf, Gillian Vandekerkhove, Kevin Beja, Joonatan Sipola, Evan W. Warner, Cameron Herberts, Amanda Wong, Simon Fu, Daygen L. Finch, Conrad D. Oja, Joanna Vergidis, Muhammad Zulfiqar, Bernhard J. Eigl, Christian K. Kollmansberger, Matti Nykter, Martin Gleave, Kim N., Alexander W. Wyatt

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchProstate Cancer CanadaAstellas PharmaBC Cancer FoundationProstate Cancer FoundationJane ja Aatos Erkon SäätiöMovember Foundation
Mots-clésEnzalutamideProstate cancerAndrogen receptorCancer researchSomatic cellBiologyMutationInternal medicineMedicineCancerOncologyGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AbstractPurpose: Cross-resistance renders multiple lines of androgen receptor (AR) signaling inhibitors increasingly futile in metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC). We sought to determine acquired genomic contributors to cross-resistance. Experimental Design: We collected 458 serial plasma cell-free DNA samples at baseline and progression timepoints from 202 patients with mCRPC receiving sequential AR signaling inhibitors (abiraterone and enzalutamide) in a randomized phase II clinical trial (NCT02125357). We utilized deep targeted and whole-exome sequencing to compare baseline and posttreatment somatic genomic profiles in circulating tumor DNA (ctDNA). Results: Patient ctDNA abundance was correlated across plasma collections and independently prognostic for sequential therapy response and overall survival. Most driver alterations in established prostate cancer genes were consistently detected in ctDNA over time. However, shifts in somatic populations after treatment were identified in 53% of patients, particularly after strong treatment responses. Treatment-associated changes converged upon the AR gene, with an average 50% increase in AR copy number, changes in AR mutation frequencies, and a 2.5-fold increase in the proportion of patients carrying AR ligand binding domain truncating rearrangements. Conclusions: Our data show that the dominant AR genotype continues to evolve during sequential lines of AR inhibition and drives acquired resistance in patients with mCRPC.

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)0,001
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: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0040,001

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,261 · 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
GenreJeu de données

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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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