Global circulating free DNA methylation and fragmentome deconvolution in patients with metastatic renal cell carcinoma treated with immunotherapy (GOLDEN).
Notice bibliographique
Résumé
4544 Background: Metastatic renal cell carcinoma (mRCC) lacks molecular biomarkers. Cell-free methylated DNA immunoprecipitation sequencing (cfMeDIP-seq) is a new, non-invasive approach to the detection of RCC-derived DNA in the circulation. In the GOLDEN study (NCT03702309), we explored the role of cfMeDIP-seq and fragmentomic dynamics as a biomarker, during immune checkpoint inhibition (ICI)-based treatment in mRCC patients (pts). Methods: Blood samples from mRCC pts were collected before and during treatment. Response to treatment was defined by the treating oncologist as: response, any degree of radiological tumor regression; stable disease (SD), no radiological change; or progressive disease (PD), radiological/clinical progression. More than 10ng of plasma cfDNA was subject to cfMeDIP-seq. A prognostic pan-cancer methylation signature previously generated using TCGA tissue methylation arrays was applied to cfMeDIP-seq output and cancer-signal methylation (CSM) score was calculated. An RCC-specific methylation signature, previously generated by identifying differentially methylated regions between RCC pts and controls, was applied ( Nuzzo et al, Nat Med 2020). Genome-wide fragmentation profiles were generated using DELFI. Using medians as cut off, log-rank test was performed to assess overall survival (OS) and progression-free survival (PFS). Results: Thirty-five patients were enrolled and n=33 received systemic treatment. 31/35 pts (89%) had clear cell and 4/35 (11%) non-clear cell histology. Median age was 61 (30-81) years and the M:F ratio was 6:1. Patients’ IMDC prognostic risk score was favorable n=6/35 (17%), intermediate n=23/35 (65%) and poor n=6/35 (17%). 20/33 (61%) patients received ipilimumab/nivolumab, 10/33 (30%) nivolumab and n=3/33 (9%) pembrolizumab/axitinib. There were n=14/33 (42%) responders, n=4/33 (12%) pts with SD and 15/33 (45%) pts with PD. Patients with high pan-cancer CSM score at baseline trended towards worse OS (HR 3.86, p = 0.079). Fragmentomics signature, consisting of increased proportion of short cfDNA fragments, showed a trend for worse PFS (HR = 3.04, p = 0.075) in on-treatment samples. Using the RCC-specific methylation signature, we found that those with an increase in signature score from baseline to on-treatment had better PFS (HR=2.4x10-10, p=0.002, n=10) and a trend towards better OS (HR=0.17, p=0.074, n=10). We hypothesize that RCC tissue-specific cell death early during ICI treatment could underpin this increase in the methylation score. Conclusions: This small study is the first report on the role of cfMeDIPseq-derived methylation and fragmentomic signatures in patients with mRCC undergoing ICI-based treatment. We found several trends and one significant association between these signatures and pt outcomes, which support further validation in larger cohorts. Clinical trial information: NCT03702309 .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».