Abstract CT231: Identification of a novel agnostic predictive multiomic signature via Elastic Net/Machine Learning in TALAPRO-2 (TP-2), a phase 3 study of talazoparib (TALA) + enzalutamide (ENZA) vs placebo (PBO) + ENZA as first-line (1L) treatment in patients (pts) with metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: TP-2 (NCT03395197) demonstrated significantly improved radiologic progression-free survival (rPFS) regardless of homologous recombination repair (HRR) gene alteration status for pts with mCRPC who received 1L TALA + ENZA (n=402) vs PBO + ENZA (n=403; Agarwal et al. Lancet. 2023. PMID: 37285865). We explore potential associations of ctDNA genomics and tumor gene expression with efficacy in TP-2. Methods: The analysis was based on the safety population (n=799). Two data sets were used: a FoundationOne®Liquid CDx data set (Azad et al. ASCO 2023, #5056) of prospectively collected/retrospectively analyzed plasma samples (n=681); and a tumor transcriptomic data set generated via HTG’s Oncology Biomarker Panel (with 10 additional genes implicated in PARP inhibitor sensitivity; n=304). Correlations between baseline molecular biomarkers and rPFS were assessed via a Cox proportional hazards model. Multivariate elastic net regression analysis incorporated 151 pts in the TALA + ENZA arm with 2,868 molecular features (ctDNA: 309 genes [only short variant alterations incorporated]; HTG: 2,559 tumor transcripts). Results: Positively predictive candidate tumor biomarkers for TALA + ENZA included androgen response signature and individual androgen receptor (AR) target genes such as PSA, ALDH1A3, and CAMKK2. These expression signatures/transcripts had no/minimal predictive value for PBO + ENZA. A 33-feature (3 genes, 30 transcripts) elastic net signature was identified that was predictive of rPFS with TALA + ENZA: TP53 and AR short variant alteration status were each prognostic and associated with worse rPFS. Expression of multiple AR target genes, including ALDH1A3 (top selected feature) and CAMKK2, was positively associated with rPFS. For TALA + ENZA, this multiomic signature was predictive of rPFS in pts regardless of HRR gene alteration status, and to a lesser extent for PBO + ENZA. None of the 12 HRR genes used for stratification in TP-2 were included in the signature. Conclusions: Our exploratory analysis identified candidate gene expression signatures, including AR pathway elements, potentially associated with differential benefit from TALA + ENZA, reinforcing the potential for exploitable crosstalk between AR and DNA repair pathways. Though validation is necessary, a predictive multiomic signature for benefit from TALA + ENZA regardless of HRR alteration status was identified that included alterations in genes previously implicated in prognosis and expression of multiple AR target transcripts. Strikingly, it did not include any of the 12 HRR genes used in prospective stratification for TP-2, reinforcing the potential benefit for TALA + ENZA beyond HRR-deficient tumors. Citation Format: Glenn Liu, Xinmeng Jasmine Mu, Karim Fizazi, A. Douglas Laird, Nobuaki Matsubara, Steven M. Yip, Jie Pu, Joan Carles, Andre P. Fay, Robert J. Jones, Stefanie Zschäbitz, Josep M. Piulats, Jae Young Joung, Whijae Roh, Jijumon Chelliserry, Nicola Di Santo, Michelle Saul, Arun A. Azad, Neeraj Agarwal. Identification of a novel agnostic predictive multiomic signature via Elastic Net/Machine Learning in TALAPRO-2 (TP-2), a phase 3 study of talazoparib (TALA) + enzalutamide (ENZA) vs placebo (PBO) + ENZA as first-line (1L) treatment in patients (pts) with metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC) [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2024; Part 2 (Late-Breaking, Clinical Trial, and Invited Abstracts); 2024 Apr 5-10; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(7_Suppl):Abstract nr CT231.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».