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Enregistrement W4379282451 · doi:10.1200/jco.2023.41.16_suppl.5033

Prevalence of intra-patient inter-metastatic heterogeneity in mCRPC patients based on triple-tracer PET imaging: The 3TMPO study.

2023· article· en· W4379282451 sur OpenAlexafffund
Frédéric Pouliot, Fred Saad, Patrick O. Richard, Stephan Probst, Étienne Rousseau, Éric Lévesque, Vincent Castonguay, Nicolas Marcoux, Michele Lodde, Jean‐Baptiste Lattouf, François-Alexandre Buteau, Daniel Juneau, Zineb Hamilou, Michel Pavic, Jean‐François Castilloux, Atefeh Zamanian, Guillaume F. Bouvet, Amélie Têtu, Brigitte Guérin, Jean‐Mathieu Beauregard

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-JeanCentre Hospitalier de l’Université de MontréalHôtel-Dieu de QuébecJewish General HospitalUniversité de SherbrookeUniversité Laval
Organismes subventionnairesCancer Research Society
Mots-clésMedicineProstate cancerNuclear medicineImaging biomarkerPositron emission tomographyLesionPet imagingBiopsyRadiologyTarget lesionCancerInternal medicineMagnetic resonance imagingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

5033 Background: Intra-patient inter-metastatic heterogeneity (IIH) has been demonstrated in metastatic castration resistant prostate cancer (mCRPC) patients based on genomic and imaging studies, most often after several lines of therapies. IIH is of utmost importance for PSMA radioligand therapy (RLT) eligibility, biopsy-based precision medicine and/or treatment intensification decision-making. The Triple-Tracer strategy against Metastatic PrOstate cancer (3TMPO) study (NCT04000776) is a prospective multicenter PET imaging study that was designed to determine the prevalence of IIH in mCRPC patients and to determine candidacy for RLT. Methods: 3TMPO is a PET-imaging trial including mCRPC patients showing at least 3 metastases on conventional imaging with evidence of biochemical or radiographic progression, at least 3 months after initiation of the last systemic therapy. 68Ga-PSMA-617 and 18F-FDG PET/CT scans were performed within 10 days and analyzed quantitatively. A third scan with 68Ga-Octreotate was done when a PSMA-/FDG+ lesion was found. For all tracers, positivity of a lesion was defined as its SUVpeak being 1.5 times higher than the SUVmean of the liver. Lesions smaller than 1 cc and likely benign foci of uptake were excluded. IIH prevalence was the primary outcome, defined as the percentage of patients having at least two lesions with discordant features on PET imaging. Results: We included 98 patients in the final analysis. Patients had a mean age of 69 years and a median PSA of 51.1 ng/mL. Number of metastases were <5 in 46.9% and ≥10 in 33.7% of patients and 10.2, 20.4, 18.4 and 51.0% had received 0, 1, 2 or >2 lines of systemic therapies for mCRPC, respectively. Prevalence of IIH was 83.7% based on pre-specified PET criteria. Overall, seven different combinations of lesion phenotypes were found among patients based on FDG and PSMA PETs, and at least one PSMA-/FDG+ lesion was found in 46 patients (46.9%). Of the 44 patients who underwent Octreotate PET, six (13.6%) had at least one Octreotate-positive lesion. In this FDG/PSMA/Octreotate-imaged subgroup, 11 different combinations of phenotypes were observed between metastases of individual patients. Overall, 52.0% (IC95: 41.7-62.2) of patients were found to be candidate for PSMA RLT, but none for Octreotate RLT. Conclusions: The majority of mCRPC patients showed IIH. Based on a multi-tracer approach, up to 11 lesion phenotype combinations were found amongst patients. Correlation of these imaging phenotypes with genomics and treatment response will be highly relevant for optimized precision medicine, especially with respect to PSMA-RLT. Clinical trial information: NCT04000776 . [Table: see text]

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,367 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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