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Enregistrement W4379981918 · doi:10.1002/hon.3163_140

RITUXIMAB‐CONTAINING COMBINED MODALITY THERAPY IN LIMITED STAGE FOLLICULAR LYMPHOMA: MATURE FOLLOW UP AND DERIVATION OF A NOVEL PROGNOSTIC SCORE FROM THE TROG99.03 TRIAL

2023· article· en· W4379981918 sur OpenAlexaff
Joshua W.D. Tobin, Vindi Jurinović, Hennes Tsang, Daniel Roos, Richard Tsang, Andrew Macann, Susan R. Davis, David Christie, Soi Cheng Law, Karthik Nath, Muhammed B. Sabdia, Ann‐Marie Patch, Jay Gunawardana, Lilia Merida de Long, Eva Hoster, Heike Horn, Mohamed Shanavas, Li Li, Chan Y. Cheah, Asa Ben‐Hur, Melody Y. Hou, Peter C. O’Brien, Anna Johnston, Tara Cochrane, Jason Butler, Ella R. Thompson, Piers Blombery, John F. Seymour, Maher K. Gandhi, Michael MacManus

Notice bibliographique

RevueHematological Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLymphoma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRituximabFollicular lymphomaInternal medicineRegimenOncologyRadiation therapyStage (stratigraphy)LymphomaProgression-free survivalGastroenterologySurgeryOverall survival

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The TROG99.03 represents the only randomised phase III trial of combined modality therapy (CMT) in limited-stage follicular lymphoma ‘LSFL’, reporting a prolonged progression-free survival (PFS) in the CMT arm (MacManus, JCO, 2018). Here, we report extended follow up of this study providing mature data of patients treated with a rituximab-containing CMT regimen and the development of a new gene-expression based prognostic score. Methods: Patients with LSFL, grade 1–3a were randomised (1:1) to either involved-field radiotherapy alone (IFRT) (30–36Gy) or to CMT consisting of identical IFRT followed by 6 cycles of CVP. Reflecting evolving clinical practice, from 2006 onwards (i.e., ‘modern-era’), PET staging was increasingly utilised, and rituximab added to the CMT arm. Digital multiplex gene expression by Nanostring was performed on diagnostic biopsies based on genes previously identified to differentiate LSFL from advanced stage FL ‘ASFL’ (AM Staiger, Blood, 2020). Results: 150 patients were recruited between 2000 and 2012 with 31/75 patients in each arm recruited in the ‘modern-era’. At median follow-up 11.3 years, PFS remained superior for CMT compared to RT (HR 0.6; p = 0.043). Although no significant difference in OS was observed (HR 0.45, p = 0.11), compared with IFRT, patients in the CMT arm experienced fewer composite (deaths and histological transformation ‘HT’) events (HR 0.25; p = 0.045). With additional follow up no new non-malignant late toxicities were observed and incidence of secondary malignancies were similar between both arms (11 IFRT vs. 10 CMT, p = 0.99). Patients treated with a rituximab regimen (i.e., IFRT+R-CVP) had a markedly superior PFS compared to those treated without rituximab (i.e., IFRT, or IFRT+CVP), 8 year PFS rates 81% versus 52%, HR 0.42 p = 0.013 (Figure 1). Amongst PET staged patients the difference between R-CVP/IFRT versus IFRT increased (HR 0.35 p =0.027) suggesting this effect was not due to stage migration. No clinical factors were significantly associated with PFS on multivariate analysis. Nor were prognostic associations found for expression level of any individual genes. However, by penalised Cox regression an 8-gene Lasso-weighted prognosticator was identified, termed the ‘Bio-LSFL-score’. Genes (CACNA2D2, CD69, GZMB, IL7R, MYCT1, SLP1, TNFRSF14, TNFRSF25) reflected both B-cells and the microenvironment. The Bio-LSFL-score was highly significant for PFS (HR 0.25, p < 0.0001) with 100% patients in the high-risk group relapsing before 8 years. Conclusions: Particularly when incorporating rituximab, LSFL patients demonstrated significant increases in PFS and reduction in the rates of death and/or HT when treated with CMT compared with IFRT alone. A novel gene expression prognosticator was identified which in this trial cohort showed ‘ASFL-like’ behaviour by identifying LSFL patients unlikely to experience durable remissions. Keywords: diagnostic and prognostic biomarkers, indolent non-Hodgkin lymphoma, radiation therapy Conflicts of interests pertinent to the abstract C. Cheah Consultant or advisory role: Roche, Janssen, Gilead, Astra Zeneca, Lilly, TG Therapeutics, Beigene, Novartis, Menarini, Daizai, Abbvie, Genmab, BMS Research funding: BMS, Roche, Abbvie, MSD, Lilly J. F. Seymour Consultant or advisory role: Abbvie, Astra Zeneca, Celgene/BMS, Genentech, Genor Bio, Gilead, Janssen, Morphosys, Roche, Sunesis, TG Therapeutics Research funding: Celgene/BMS M. K. Gandhi Research funding: Beigene, Janssen

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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