Abstract CT018: TMPRSS2-ERG and RB1 as candidate predictive biomarkers for efficacy in TALAPRO-2: 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: In TALAPRO-2 (NCT03395197), pts unselected for homologous recombination repair (HRR) gene mutations (muts) received TALA + ENZA or PBO + ENZA in 1L mCRPC. TALA + ENZA significantly improved radiographic progression-free survival (rPFS). Previous analyses focused on the association of tumor HRR gene muts with outcome; here, we examined TALA + ENZA efficacy in pts with ≥1 non-HRR gene mut with/without HRR gene muts. Methods: This is a post-hoc exploratory agnostic analysis of a TALAPRO-2 dataset of prospectively collected/retrospectively analyzed plasma ctDNA (FoundationOne®Liquid CDx). Response was assessed per RECIST v1.1. Results: Overall, 616 pts in the intent-to-treat population had non-HRR gene muts with/without HRR gene muts; 98 (16%) pts had TMPRSS2-ERG fusions. In these 616 pts, TALA + ENZA improved rPFS vs PBO + ENZA (Table). TALA + ENZA improved rPFS in pts with TMPRSS2-ERG, RB1, or MLL2 muts, and objective response rates (ORR) in pts with TMPRSS2-ERG or RB1 muts and measurable disease at baseline (the association of MLL2 with enhanced rPFS was lost without TMPRSS2-ERG, not shown). In pts with non-HRR gene muts and no HRR gene muts (n=427), TALA + ENZA showed improvement in rPFS vs PBO + ENZA. Enhanced rPFS benefit with TALA + ENZA vs PBO + ENZA was noted in pts with TMPRSS2-ERG, RB1, or MLL2 muts, but TMPRSS2-ERG ORRs were similar across treatment arms. Conclusions: TALA + ENZA improved outcomes compared with PBO + ENZA in patients with muts in specific non-HRR genes (regardless of HRR gene muts). TMPRSS2-ERG and RB1 emerged as candidate predictive biomarkers for differential efficacy favoring TALA + ENZA vs PBO + ENZA. PARP inhibitors may induce a synthetically lethal interaction with TMPRSS2-ERG-mediated inhibition of non-homologous end joining and help overcome RB1-mediated ENZA resistance. ≥1 non-HRR gene muts ≥1 non-HRR gene muts with no HRR gene muts Median rPFS, mo HR (95% CI) Median rPFS, mo HR (95% CI) Gene mutation TALA + ENZA (N=310) PBO + ENZA (N=306) TALA + ENZA (N=218) PBO + ENZA (N=209) Any non-HRR NR 19.3 0.63 (0.50–0.80) NR 22.5 0.66 (0.49–0.89) TMPRSS2-ERG, [n] 25.9 [n=43] 11.0 [n=55] 0.36 (0.20–0.64) 19.4 [n=32] 11.0 [n=44] 0.40 (0.20–0.76) MLL2, [n] 18.2 [n=20] 13.8 [n=20] 0.43 (0.19–0.98) NR [n=8] 17.2 [n=11] 0.50 (0.14–1.74) RB1, [n] 9.8 [n=14] 1.9 [n=8] 0.22 (0.07–0.73) 10.8 [n=6] 1.8 [n=3] 0.40 (0.05–2.92) ORR, % (n/N)a OR (95% CI) ORR, % (n/N)a OR (95% CI) TALA + ENZA (N=96) PBO + ENZA (N=105) TALA + ENZA (N=62) PBO + ENZA (N=75) TMPRSS2-ERG 56 (13/23) 41 (7/17) 0.54 (0.12–2.27) 53 (9/17) 47 (7/15) 0.78 (0.16–3.85) MLL2 64 (7/11) 70 (7/10) 1.33 (0.15–12.60) ND ND ND RB1 62 (5/8) 0 (0/6) 0.00 (0.00–0.75) ND ND ND CI, confidence interval; HR, hazard ratio; mo, months; ND, not displayed (combined prevalence <10 pts); NR, not reached; OR, odds ratio. aMeasurable disease at baseline Citation Format: Josep M. Piulats, Arun A. Azad, A. Douglas Laird, Nobuaki Matsubara, Karim Fizazi, Neal D. Shore, Lawrence Karsh, Glenn Liu, Andre P. Fay, Joan Carles, Robert J. Jones, Eric Voog, Stefanie Zschäbitz, Ugo De Giorgi, Steven M. Yip, Xinmeng Jasmine Mu, Xun Lin, Arne Engelsberg, Neeraj Agarwal. TMPRSS2-ERG and RB1 as candidate predictive biomarkers for efficacy in TALAPRO-2: 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 CT018.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».