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Enregistrement W4391489487 · doi:10.1158/1538-7445.dnarepair24-b026

Abstract B026: Detection and characterization of DDR reversion alterations in baseline tissue and plasma samples from patients enrolled in the TRESR and ATTACC Phase I clinical trials

2024· article· en· W4391489487 sur OpenAlexaff
Ian M. Silverman, Joseph D. Schonhoft, Esha Jain, Danielle Ulanet, Julia Yang, Insil Kim, Kezhen Fei, Errin Lagow, Arielle Yablonovitch, Michael Cecchini, Ezra Y. Rosen, Elizabeth Lee, Stéphanie Lheureux, Timothy A. Yap, Elisa Fontana, María Koehler, Victoria Rimkunas

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDNA Repair Mechanisms
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPALB2CHEK2MedicineGemcitabinePopulationInternal medicineOncologyCancer researchCancerGermline mutationBiologyMutationGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Reversions in DNA damage repair (DDR) genes are an established mechanism of acquired resistance in patients (pts) treated with poly(ADP-ribose) polymerase inhibitors (PARPi) and platinum-based therapies. Despite the clinical development of novel DDR targets in this population, baseline detection and characterization of reversions is not widely reported. We report our experience with baseline DDR reversions in the Phase I trials TRESR (NCT04497116) and ATTACC (NCT04972110), which evaluated safety and efficacy of the ataxia telangiectasia and Rad3-related inhibitor (ATRi) camonsertib as monotherapy or in combination with a PARPi or gemcitabine. Pts ≥18 years, ECOG PS 0-1, with advanced solid tumors and deleterious DDR alterations were enrolled, including 119 with homologous recombination deficiency (HRD)-related tumors (breast, ovarian, prostate, pancreas) previously treated with PARPi or platinum harboring revertible primary alterations (excluding complex alterations) in HRD-related genes previously known to revert (BRCA1, BRCA2, PALB2, RAD51C or RAD51D) as of June 2023. Reversions were identified through automated and manual curation of local genomics, central targeted sequencing (SyNthetic lethal Interactions for Precision Diagnostics [SNiPDx]), whole-genome sequencing and circulating tumor (ct)DNA analysis. Reversions were detected at baseline in 33% (39/119) of pts; including breast (38%; 11/29), ovarian (23%; 13/57), pancreatic (40%; 8/20) and prostate (54%; 7/13) cancers; and tumors with BRCA1 (24%; 14/59), BRCA2 (41%; 18/44), PALB2 (54%; 6/11) and RAD51C (25%; 1/4) primary alterations. Eighty-six unique reversions were detected in liquid (86%; n=74), tissue (12%; n=10) or both (2%; n=2). Most were deletions, including 1 nucleotide (nt; 12%; n=10), short (>1nt & <50nt, 29%; n=25), large (≥50 nt, 24%; n=21) and InDels (20%; n=17). Short insertions (3%; n=3) and single nucleotide variants (12%; n=10) were also detected. Mechanistically, most reversions had near-complete restoration of the coding sequence (69%; n=60); other larger-scale reversions affected whole exons by either deletion (10%; n=9) or splice-site disruption (21%; n=18). In addition, 2 pts with ovarian cancer enrolled with large deletions in BRCA1/2 later determined to be reversions of smaller, unreported primary alterations. Three pts had reversions in genes not previously reported to revert, 1 in NBN (pancreatic) and 2 in ATM (breast and colorectal). In pts treated with camonsertib and PARPi and uniformly profiled with Guardant Infinity (42/119), overall response was significantly higher in pts without (43%; 9/21) vs. with baseline reversions (10%; 2/21; p=0.03, Fisher’s exact test). These data highlight the genomic complexity and current diagnostic challenges to detect and characterize baseline reversion alterations in heavily pre-treated, DDR-selected patients. Interrogation of ctDNA or tumor biopsies with better diagnostic tools that include broad intron coverage and enhanced reversion calling will aid in interpretation of efficacy data for next-generation DDR agents. Citation Format: Ian M. Silverman, Joseph D. Schonhoft, Esha Jain, Danielle Ulanet, Julia Yang, Insil Kim, Kezhen Fei, Errin Lagow, Arielle Yablonovitch, Michael Cecchini, Ezra Rosen, Elizabeth Lee, Stephanie Lheureux, Timothy A. Yap, Elisa Fontana, Maria Koehler, Victoria Rimkunas. Detection and characterization of DDR reversion alterations in baseline tissue and plasma samples from patients enrolled in the TRESR and ATTACC Phase I clinical trials [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: DNA Damage Repair: From Basic Science to Future Clinical Application; 2024 Jan 9-11; Washington, DC. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(1 Suppl):Abstract nr B026.

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)0,001
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: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
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
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,134
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,342 · 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'étudeEssai non randomisé
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
Publié2024
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