Analysing the tumor transcriptome of prostate cancer to predict efficacy of Lu-PSMA therapy
Notice bibliographique
Résumé
Rationale 177Lu-PSMA ([177Lu]Lutetium-PSMA-617) therapy is an effective treatment option for patients with prostate specific membrane antigen (PSMA)-positive metastatic castration-resistant prostate cancer, but still shows a non-responder rate of approximately 30%. Combination regimes of programmed death-ligand 1 (PD-L1) inhibition and concomitant 177Lu-PSMA therapy have been proposed to increase the response rate. However, the interplay of immune landscape and 177Lu-PSMA therapy efficacy is poorly understood. Methods Between March 2018 and December 2021, a total of 168 patients were referred to 177Lu-PSMA therapy in our department and received a mean total dose of 21.9 GBq (three cycles in mean). All patients received baseline PSMA positron emission tomography to assess the PSMA uptake. The histopathological specimen of the primary prostate tumor was available with sufficient RNA passing quality control steps for genomic analysis in n=23 patients. In this subset of patients, tumor RNA transcriptomic analyses assessed 74 immune-related features in total, out of which n=24 signatures were not co-correlated and investigated further for outcome prognostication. Results In the subset of patients who received 177Lu-PSMA therapy, PD-L1 was not significantly associated with OS (HR per SD change (95% CI) 0.74 (0.42 to 1.30); SD: 0.18; p=0.29). In contrast, PD-L2 signature was positively associated with longer OS (HR per SD change 0.46 (95% CI 0.29 to 0.74); SD: 0.24; p=0.001; median OS 17.2 vs 5.7 months in higher vs lower PD-L2 patients). In addition, PD-L2 signature correlated with PSA-response (ϱ=−0.46; p=0.04). The PD-L2 signature association with OS was significantly moderated by L-Lactatdehydrogenase (LDH) levels (Cox model interaction p=0.01). Conclusion Higher PD-L2 signature might be associated with a better response to 177Lu-PSMA therapy and warrants further studies investigating additional immunotherapy. In contrast, PD-L1 was not associated with outcome. The protective effect of PD-L2 signature might be present only in men with lower LDH levels.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».