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Enregistrement W4389235362 · doi:10.1182/blood-2023-178819

Extended Follow-up and Resistance Mutations in CLL Patients Treated with Acalabrutinib

2023· article· en· W4389235362 sur OpenAlexaff
Clare Sun, Raghuveer Singh Mali, Rachel Kositsky, Xin Tian, Hannah Tomczak, Barrett Nuttall, Rafael D. White, Simon Rule, Veerendra Munugalavadla, Adrian Wiestner

Notice bibliographique

RevueBlood · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Lymphocytic Leukemia Research
Établissements canadiensAstraZeneca (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBruton's tyrosine kinaseIbrutinibChronic lymphocytic leukemiaMedicineProgressive diseasePeripheral blood mononuclear cellSomatic evolution in cancerImmunologyInternal medicineCancer researchOncologyLeukemiaTyrosine kinaseCancerChemotherapyBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Covalent Bruton tyrosine kinase inhibitor (cBTKi) is a standard treatment for chronic lymphocytic leukemia (CLL). Understanding of acquired resistance to cBTKi therapy has largely come from data on patients (pts) treated with the first-in-class cBTKi ibrutinib. Mutations in BTK C481 and to a lesser extent PLCG2 are frequently detected in ibrutinib-treated pts at the time of progressive disease (PD). In contrast, much less is known about genetic mechanisms of drug resistance in pts treated with next generation cBTKi acalabrutinib and zanubrutinib. A recent study identified 3 pts with BTK C481 mutations and no pts with PLCG2 mutations among 8 acalabrutinib-treated pts with progressive disease (PD) (Black, et al. Blood 2022). A second study found a kinase-dead BTK L528W mutation in 7/13 zanubrutinib-treated pts (Blombery, et al. Blood Adv 2022). Although cBTKi share the same mechanism of action by binding to BTK C481, the latter report discloses differences in clonal selection and underscores the need for further investigation in pts treated with next generation cBTKi. In a phase 2 study of acalabrutinib in pts with treatment naïve (TN) CLL or small lymphocytic lymphoma (SLL) with 17p deletion, or TP53 or NOTCH1 mutation, or relapsed/refractory (R/R) CLL/SLL regardless of cytogenetics or somatic mutations (Sun, et al. Blood 2020), we sought to understand clonal evolution during treatment. Methods: Peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) were collected from 48 pts at baseline, after 6 months, then annually on treatment until PD. Current analysis includes 14 PD pts [excluding 3 Richter transformation (RT) pts] comprising 10 R/R and 4 TN CLL pts. Additionally, paired baseline and PD bone marrow (BM) from 6 pts and lymph node (LN) samples from 2 pts were included. Targeted next-generation sequencing of ~700 recurrently mutated genes in hematological malignancies (Collins, et al. Leuk Lymphoma. 2021) was performed using DNA isolated from CD19 + enriched cryopreserved PBMCs and BM aspirates, as well as fresh-frozen core LN biopsies. Filtered variants in putative CLL driver genes (Knisbacher, et al. Nat Genet. 2022) with variant allele frequencies (VAF) ≥1% for BTK and PLCG2, ≥5% for variants with known oncological significance, and ≥7.5% for all other variants were included in downstream analysis. Results: After a median follow-up of 6.5 years (IQR 2.9-6.3), 23/48 (48%) pts developed PD (20 CLL, 3 RT). PD occurred in 17/32 (53%) R/R pts and 6/16 (38%) TN pts. Median progression-free survival was reached at 6.0 years. Best response was complete remission in 2/20 (10%) pts and partial remission in 18/20 (90%) pts with CLL PD. IGHV was unmutated in all but one PD patient. At baseline, 34 CLL driver genes were mutated in 41/45 pts (91%; excluding 3 RT pts) with most mutations in NOTCH1, TP53, ATM, SF3B1, BIRC3, and NFKBIE. During acalabrutinib treatment but before PD, 14/45 pts (31%; 8 R/R and 6 TN) acquired mutations in 11 driver genes, most commonly in BRAF (n=4), CREBBP (n=4), and KMT2D (n=2). At the time of PD, 11/14 pts (79%) had newly acquired mutations in 4 genes, predominantly BTK (n=6) and PLCG2 (n=4). BTK C481 mutations (VAF 2-42%) were detected in 6/14 (43%; 4 R/R and 2 TN) pts and T474I mutation (VAF 4-46%) in 3/14 (21%; 1 R/R and 2 TN) pts. Paired BM samples in 2 pts and LN samples in 2 pts showed the same BTK mutations as PBMCs with similar VAFs. PLCG2 mutations (VAF 1-8%) were found in 4/14 (29%; 2 R/R and 2 TN) pts. BTK C481 co-occurred with BTK T474I in 3 pts, but on different sequencing reads suggesting independent subclones, and with a PLCG2 mutation in 1 pt. There have been no pts with BTK L528 mutations. In conclusion, mutations in BTK and PLCG2 are the predominant resistance mechanism to acalabrutinib. Among BTK mutations, C481 was the most common. All T474I mutations co-occurred with C481.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil0,327

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2023
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Résumé présentoui

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