Combinatorial immune biomarkers of efficacy on buparlisib and paclitaxel in patients with SCCHN: BERIL-1 sub-analysis.
Notice bibliographique
Résumé
e18030 Background: Previous analysis of the BERIL-1 Phase 2 clinical trial (Soulieres et al, CCR, 2018), evaluating the efficacy of Buparlisib + Paclitaxel, was one of the largest genomic landscape analyses to date in metastatic SCCHN. With the recent approval of PD-1 in this indication, we sought to expand the analysis, focusing on combinatorial biomarkers of immune infiltration in addition to specific genomic alterations. The goal is to evaluate hierarchically prognostic and predictive biomarkers to select predefined analysis in the current Phase 3 clinical trial, BURAN (NCT04338399) post immune modulatory therapy. Methods: The results of this analysis focused on combination of genomic alterations in both tumor and plasma samples. Alterations found in tumor versus plasma revealed over 50 differentially altered genes. Combination of these sample types is more comprehensive of the patients’ true mutational and copy number status; no significant differences in alteration frequency between treatment and placebo treatment arms were identified. We evaluated correlations between select biomarkers and improvement in efficacy end points of Progression Free Survival (PFS) and Overall Survival (OS) between the treatment and control arms and within the treatment arm. Results: The most frequently altered genes were, TP53 (49%), NOTCH1 (21%), PIK3CA (19%), FAT1 (15%), and CDKN2A (13%). Previous analysis demonstrated that TP53 mutations as well as high immune infiltration (> 10% intratumoral or stromal TILs) showed improvement in PFS & OS. Further improvement to OS was observed in subjects with high immune infiltration and TP53 (p = .031, HR = 0.52), PIK3CA (p = .005, HR = 0.34), NOTCH1(p = .046, HR = 0.13) or FAT1(p = .007; HR = 0.28) alterations when compared to non-altered subjects in the treatment arm. Further improvement to PFS was observed in subjects with high immune infiltration and TP53(p = .031, HR = 0.52) or FAT1(p = .006, HR = 0.23) alterations when compared to non-altered subjects in the treatment arm; NOTCH1 alterations showed strong trends in improved PFS. Additionally, high tumor mutational burden (TMB) combined with alterations in the TP53 pathway showed significant OS improvement (p = .052, HR = 0.44) compared with the placebo arm. Conclusions: This analysis highlights unique insights into the mechanism of Buparlisib and Paclitaxel in of metastatic SCCHN patients; a significant improvement in efficacy observed when specific alterations are considered in the context of immune infiltration. These observations will be further explored in the ongoing Phase 3 clinical trial, BURAN. Additional analysis to be presented at the meeting include prognostic and predictive value of each biomarker and combination, differences between tumor and plasma samples, and comparison with end of treatment samples.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».