Plasma versus Tissue Tumor Mutational Burden as Biomarkers of Durvalumab plus Tremelimumab Response in Patients with Metastatic Colorectal Cancer in the CO.26 Trial
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Tissue-derived tumor mutation burden (TMB) of ≥10 mutations/Mb is a histology-agnostic biomarker for the immune checkpoint inhibitor (ICI) pembrolizumab. However, the dataset in which this was validated lacked colorectal cancers (CRC), and there is limited evidence for immunotherapy benefits in CRC using this threshold. PATIENTS AND METHODS: CO.26 was a randomized phase II study of 180 patients, comparing durvalumab and tremelimumab (D + T, n = 119 patients) versus best supportive care (BSC; n = 61 patients). ctDNA sequencing was available for 168 patients (n = 118 D + T; n = 50), of whom 165 had evaluable plasma TMB (pTMB). Tissue sequencing was available for 108 patients. Optimal thresholds for stratifying patients based on OS were determined using a minimal P value approach. This report includes the final OS analysis. RESULTS: Tissue TMB ≥10 mutations/Mb was not predictive of benefit from D + T compared with BSC in microsatellite stable (MSS) metastatic CRC [HR, 0.71 (95% CI, 0.28-1.80); P = 0.47]. No tissue TMB threshold could identify a high TMB group that benefited from ICI. By contrast, plasma TMB (pTMB) ≥28 mutations/Mb was predictive of benefit from D + T [HR, 0.34 (95% CI, 0.13-0.85); P = 0.022], as was clonal pTMB ≥10.6 mutations/Mb [HR, 0.10 (95% CI, 0.014-0.79); P = 0.029] and subclonal pTMB ≥25.9/Mb [HR, 0.20 (95% CI, 0.061-0.69); P = 0.010]. Higher pTMB was associated with length of time on cytotoxic agents (P = 0.021) and prior anti-EGFR exposure (P = 2.44 × 10-06). CONCLUSIONS: pTMB derived from either clonal or subclonal mutations may identify a group likely to benefit from immunotherapy, although validation is required. Tissue TMB provided no predictive utility for immunotherapy in this trial.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».