A Phase II Exploratory Study to Identify Biomarkers Predictive of Clinical Response to Regorafenib in Patients with Metastatic Colorectal Cancer Who Have Failed First-Line Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Single-agent regorafenib is approved in Canada for metastatic colorectal cancer (mCRC) patients who have failed previous lines of therapy. Identifying prognostic biomarkers is key to optimizing therapeutic strategies for these patients. In this clinical study (NCT01949194), we evaluated the safety and efficacy of single-agent regorafenib as a second-line therapy for mCRC patients who received it after failing first-line therapy with an oxaliplatin or irinotecan regimen with or without bevacizumab. Using various omics approaches, we also investigated putative biomarkers of response and resistance to regorafenib in metastatic lesions and blood samples in the same cohort. Overall, the safety profile of regorafenib seemed similar to the CORRECT trial, where regorafenib was administered as ≥ 2 lines of therapy. While the mutational landscape showed typical mutation rates for the top five driver genes (APC, KRAS, BRAF, PIK3CA, and TP53), KRAS mutations were enriched in intrinsically resistant lesions. Additional exploration of genomic-phenotype associations revealed several biomarker candidates linked to unfavorable prognoses in patients with mCRC using various approaches, including pathway analysis, cfDNA profiling, and copy number analysis. However, further research endeavors are necessary to validate the potential utility of these promising genes in understanding patients' responses to regorafenib treatment.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».