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Enregistrement W4396598436 · doi:10.1158/1538-7445.sabcs23-po4-15-12

Abstract PO4-15-12: Personalized circulating tumor DNA monitoring to predict response to neoadjuvant therapy in patients with early-stage breast cancer

2024· article· en· W4396598436 sur OpenAlexaff
Mridula George, Trishala Meghal, Coral Omene, Ekaterina Kalashnikova, Janie Fielder, Nisha Ohri, Shicha Kumar, Valeria Burkovskaya, Preena Patel, Ashley Young, M J Racenstein, Tinamarie Bauman, Wassim McHayleh, Deborah Toppmeyer, Shridar Ganesan, Barry P. Rosen, Angel Rodriguez, Minetta C. Liu

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensinVentiv Health Clinical
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerStage (stratigraphy)OncologyCirculating tumor DNANeoadjuvant therapyInternal medicineCancerBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Longitudinal ctDNA testing offers a minimally invasive approach for monitoring treatment response in patients with breast cancer (BC). In this study, we evaluated whether serial ctDNA testing during neoadjuvant therapy (NAT) can provide an early indication of treatment response or resistance and disease progression. Methods In this real world study, longitudinal blood samples collected from 159 patients with stage I-III BC were analyzed using a personalized, tumor-informed ctDNA assay (SignateraTM bespoke mPCR-NGS assay). Of the 159 patients, 157 received standard of care NAT; the remaining 2 patients were treated with endocrine therapy only in the neoadjuvant setting. Blood samples were collected at the time of diagnosis from 71 patients (baseline) and longitudinally during treatment from 159 patients (median time between time points: 1.5 months). ctDNA status and dynamics were correlated with clinicopathological features and surgical outcomes available at the time of data cut off. Results At baseline, ctDNA was detected in 72% (51/71) of patients. Baseline ctDNA detection rates varied based on histologic subtypes: 82% (28/34) in patients with triple negative breast cancer, 88% (15/17) in patients with HER2+ disease and 40% (8/20) in patients with ER+HER2- BC. ctDNA was detectable at baseline in 72% (26/36) of patients with clinical T1-2 disease and 92% (11/12) of patients with T3-4 disease. ctDNA was detected in 64% (16/25) of patients with clinical N0, whereas among patients with at least one positive lymph node, ctDNA was detected in 92% (22/24). At baseline, 65% (31/48) of patients with low/intermediate-grade disease were ctDNA-positive, while 81% (25/31) of patients with high-grade disease were ctDNA-positive. Similarly, 83% (24/29) of patients with high levels (>20%) of Ki67 expression had detectable ctDNA prior to treatment initiation, while only 22% (2/9) of those with low level (< 20%) of Ki67 expression had ctDNA detected. Surgical outcomes were available for 22 patients of whom 16 had achieved pathologic complete response (pCR). While 3/16 pts were ctDNA negative at baseline, all of the remaining cases except one patient with baseline ctDNA detection and serial measurements (11/12) became ctDNA negative by the end of two months of treatment. Despite achieving pCR, one patient with inflammatory ER+HER2+ BC remained ctDNA positive before and after the surgery, which informed a change in the adjuvant treatment strategy. Among those with residual disease (pT1c-T3), 28% (7/25) remained ctDNA positive after two months of NAT. Association between ctDNA dynamics and surgical outcomes of the remaining 137 patients will be presented at the time of the conference. Conclusions This real world study demonstrates the prevalence of ctDNA detection and dynamics in patients with eBC treated with NAT. ctDNA monitoring during NAT can facilitate real-time assessment of treatment response and serve as an early indicator of subsequent pCR to NAT. Citation Format: Mridula George, Trishala Meghal, Coral Omene, Ekaterina Kalashnikova, Janie Fielder, Nisha Ohri, Shicha Kumar, Valeria Burkovskaya, Preena Patel, Ashley Young, Melanie Racenstein, Tinamarie Bauman, Wassim Mchayleh, Deborah Toppmeyer, Shridar Ganesan, Barry Rosen, Angel Rodriguez, Minetta Liu. Personalized circulating tumor DNA monitoring to predict response to neoadjuvant therapy in patients with early-stage breast cancer [abstract]. In: Proceedings of the 2023 San Antonio Breast Cancer Symposium; 2023 Dec 5-9; San Antonio, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(9 Suppl):Abstract nr PO4-15-12.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,319 · 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'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

Citations0
Publié2024
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