Identifying Mechanisms of Resistance by Circulating Tumor DNA in EVOLVE, a Phase II Trial of Cediranib Plus Olaparib for Ovarian Cancer at Time of PARP Inhibitor Progression
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the use of blood cell-free DNA (cfDNA) to identify emerging mechanisms of resistance to PARP inhibitors (PARPi) in high-grade serous ovarian cancer (HGSOC). EXPERIMENTAL DESIGN: We used targeted sequencing (TS) to analyze 78 longitudinal cfDNA samples collected from 30 patients with HGSOC enrolled in a phase II clinical trial evaluating cediranib (VEGF inhibitor) plus olaparib (PARPi) after progression on PARPi alone. cfDNA was collected at baseline, before treatment cycle 2, and at end of treatment. These were compared with whole-exome sequencing (WES) of baseline tumor tissues. RESULTS: At baseline (time of initial PARPi progression), cfDNA tumor fractions were 0.2% to 67% (median, 3.25%), and patients with high ctDNA levels (>15%) had a higher tumor burden (sum of target lesions; P = 0.043). Across all timepoints, cfDNA detected 74.4% of mutations known from prior tumor WES, including three of five expected BRCA1/2 reversion mutations. In addition, cfDNA identified 10 novel mutations not detected by WES, including seven TP53 mutations annotated as pathogenic by ClinVar. cfDNA fragmentation analysis attributed five of these novel TP53 mutations to clonal hematopoiesis of indeterminate potential (CHIP). At baseline, samples with significant differences in mutant fragment size distribution had shorter time to progression (P = 0.001). CONCLUSIONS: Longitudinal testing of cfDNA by TS provides a noninvasive tool for detection of tumor-derived mutations and mechanisms of PARPi resistance that may aid in directing patients to appropriate therapeutic strategies. With cfDNA fragmentation analyses, CHIP was identified in several patients and warrants further investigation.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».