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Enregistrement W4386784341 · doi:10.1158/1557-3265.aacrahns23-po-048

Abstract PO-048: Baseline blood DNA methylation-based immune profiles are associated with survival outcomes in head and neck cancer patients on immune checkpoint therapy

2023· article· en· W4386784341 sur OpenAlexaboutno aff
Ze Zhang, Kartik Sehgal, Keisuke Shirai, Rondi A. Butler, Min Kyung Lee, Annette M. Molinaro, John K. Wiencke, Devin C. Koestler, Hannah Stolrow, Geat Ramush, Lucas A. Salas, Robert I. Haddad, Karl T. Kelsey, Brock C. Christensen

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOncologyInternal medicineHead and neck squamous-cell carcinomaImmunotherapyImmune systemHazard ratioBiomarkerIpilimumabDNA methylationPembrolizumabProportional hazards modelCancerHead and neck cancerImmunologyConfidence intervalBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Standard-of-care anti-PD-1 therapy does not provide long-lasting benefits for most patients with recurrent/metastatic (R/M) head and neck squamous cell carcinoma (HNSCC). A current biomarker of potential response, PD-ligand-1 combined proportion score, has limitations due to the heterogeneity and availability of tumor samples. The development of peripheral blood-based biomarkers offers a contemporary noninvasive sample for immunotherapy response. DNA methylation-based immune cell deconvolution provides opportunities for developing blood-based biomarkers to predict immunotherapy response outcomes in HNSCC. Methods: Our study is an ongoing prospective multi-center study aimed at identifying blood DNA methylation biomarkers of therapy response in patients with R/M HNSCC undergoing standard-of-care, FDA-approved anti-PD-1 therapy. DNA isolated from these samples underwent bisulfite conversion and methylation profiling using the Illumina EPIC microarray. Peripheral blood immune profiles were generated using cellular deconvolution. 58 consecutive R/M HNSCC patients with anti-PD-1 monotherapy were included (4/31/23). We investigated 47 immune variables for relation with progression-free survival (PFS) and overall survival (OS) using Cox proportional-hazard models adjusted for age, sex, and a marker for corticosteroid exposure (NDMI). Immune variables were treated as continuous and binary predictors in the models. A data-based statistical cutpoint (surv_cutpoint) was used to dichotomize the immune variables. Differences between the baseline immune profiles of patients who received anti-PD-1 monotherapy with durable clinical benefit for at least one year (Benefit group) and patients who experienced progression or death within 100 days (Non-benefit group) from the start of therapy were modeled using linear regression, adjusted for age, sex, and NDMI. A p-value < 0.05 was used as the cut-off for statistical significance. Results: In 58 patients with R/M HNSCC who received only anti-PD-1 therapy for this preliminary analysis, a granulocytic myeloid-derived suppressor cell (gMDSC) score was consistently associated with PFS as a continuous (HR: 1.27) and a binary variable (HR: 2.70). Several immune profiling variables were significantly associated with PFS and OS as a binary variable. Consistently, baseline neutrophil proportion (PFS HR 3.62; OS HR: 4.67), total T cell count (PFS HR 0.32; OS HR: 0.25), total lymphocyte proportion (PFS HR 0.36; OS HR: 0.27), lymphocyte to monocyte ratio (PFS HR 0.43; OS HR: 0.32), monocyte count (PFS HR 2.50; OS HR: 2.84), and total CD4T cell count (PFS HR 0.37; OS HR: 0.38) were associated with PFS and OS. A significantly lower gMDSC score was observed in the Benefit group compared to the Non-benefit group. Conclusion: DNA methylation-based immune profiling in peripheral blood at baseline identifies clinically relevant biomarkers of benefit from anti-PD-1 therapy. Our results promise the potential development of new blood-based DNA methylation biomarkers to predict immunotherapy response before treatment. Citation Format: Ze Zhang, Kartik Sehgal, Keisuke Shirai, Rondi Butler, Min Kyung Lee, Annette Molinaro, John Wiencke, Devin Koestler, Hannah Stolrow, Geat Ramush, Lucas Salas, Robert Haddad, Karl Kelsey, Brock Christensen. Baseline blood DNA methylation-based immune profiles are associated with survival outcomes in head and neck cancer patients on immune checkpoint therapy [abstract]. In: Proceedings of the AACR-AHNS Head and Neck Cancer Conference: Innovating through Basic, Clinical, and Translational Research; 2023 Jul 7-8; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2023;29(18_Suppl):Abstract nr PO-048.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,167
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,304 · 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

Citations0
Publié2023
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