Circulating metabolic profiling as a biomarker for immune checkpoint blockade efficacy.
Notice bibliographique
Résumé
2564 Background: Immune checkpoint blockade (ICB) has changed the treatment landscape of non-small cell lung cancer (NSCLC). Despite being the mainstay of treatment for advanced NSCLC, the development of resistance to ICB is common. Hence, identifying biomarkers that can be used to select patients (pts) who will benefit from ICB is crucial. Here, we interrogate the circulating metabolome to identify the metabolic parameters associated with ICB effectiveness. Methods: This single-center retrospective analysis used a mass-spectrometry (MS) targeted metabolomics approach to assess the relative abundance of 115 metabolites in baseline (pre-ICB) plasma of 55 pts with advanced NSCLC. Pts treated with ICB at the Princess Margaret Cancer Centre from 2018-2020 were included. Electronic medical records were reviewed to collect clinicopathological and treatment data. All pts had tumour next-generation sequencing (NGS) by a targeted gene panel. Descriptive statistics were used to summarize the patient characteristics, treatment modalities, and outcomes. Time-to-event outcomes were analyzed using the Kaplan-Meier method. Progression-free survival (rwPFS) and overall survival (rwOS) were defined as the time from the first treatment dose to radiographic or clinical progression or death from any cause and time from the first dose of treatment to death from any cause, respectively. The response rate was assessed using RECIST 1.1. Statistical significance was determined as a p-value <0.05. Results: Amongst the 55 pts profiled, 42 (76.3%) had adenocarcinoma. The most common molecular alterations included KRAS (n=15), BRAF non-V600 (n=5), and METex14 (n=3). The median PD-L1 score was 65% (IQR 22.5 – 59%). All pts were treated with a single-agent PD-1 inhibitor, and 67.2% of pts received ICB as the first line of treatment. Metabolomic analysis of the pre-ICB initiation plasma samples identified 8 metabolites whose relative abundance significantly differed between responding (CR/PR) and non-responding pts (SD/PD). Amongst these metabolites was the endogenous danger signal Glucosylceramide (d 18:1/24:0), whose abundance was increased in the plasma of the responding pts. When we stratified pts by circulating levels of glucosylceramide, we found a statistically significant higher rwPFS (8.5 vs. 1.6 months, p=0.0001) and rwOS (13.5 vs. 6.1 months, p=0.0001) in pts who had high baseline plasma levels of Glucosylceramide (d 18:1/24:0) (top 50%) versus those with lower levels (bottom 50%). Conclusions: Utilizing a targeted metabolomics approach, we identified the metabolite and endogenous danger signal glucosylceramide (d 18:1/24:0) as a potential metabolic biomarker of response to ICB therapy. Future work will aim to validate this finding in a larger cohort and to understand the biological mechanism underpinning this correlation.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».