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Enregistrement W4400036601 · doi:10.1200/jco.2024.42.16_suppl.8578

Association of RNA-sequencing signatures with clinical outcomes of pembrolizumab + chemotherapy in patients with metastatic nonsquamous non–small cell lung cancer (NSCLC) enrolled in the phase 2 KEYNOTE-782 trial.

2024· article· en· W4400036601 sur OpenAlexaff
Enriqueta Felip, Santiago Ponce Aix, Jair Bar, Emilio Esteban, Delvys Rodríguez‐Abreu, Tibor Csőszi, Maya Gottfried, Zsuzsanna Szalai, Mariano Provencio, Andrea Fülöp, S. Rao, David Ross Camidge, Giovanna Speranza, Scott K. Pruitt, Steven M. Townson, Julie Kobie, Elisha J. Dettman, Andrey Loboda, Michael Nebozhyn, Andrew Robinson

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePembrolizumabOncologyLung cancerInternal medicineChemotherapyClinical trialCancerImmunotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

8578 Background: KEYNOTE-782 (NCT03664024) was a single-arm phase 2 study designed to assess possible biomarkers of response (objective response rate [ORR]) to first-line pembrolizumab + chemotherapy (pemetrexed + carboplatin or cisplatin) in patients with previously untreated metastatic nonsquamous NSCLC. Herein, we examined relationships between the T-cell–inflamed gene expression profile (TcellinfGEP) and other tumor microenvironment consensus signatures and efficacy of pembrolizumab + chemotherapy in an exploratory analysis of KEYNOTE-782. Methods: All patients were to receive pembrolizumab 200 mg Q3W, pemetrexed 500 mg/m2 Q3W, and 4 Q3W cycles of carboplatin AUC 5 mg/mL/min or cisplatin 75 mg/m2. Using tumor samples, RNA sequencing was used to measure expression of the TcellinfGEP and 10 non-TcellinfGEP signatures (angiogenesis, gMDSC, glycolysis, hypoxia, mMDSC, MYC, proliferation, RAS, stromal/EMT/TGFβ, and WNT). The association between each signature and clinical outcomes was analyzed using logistic regression (ORR) and Cox proportional hazards regression (progression-free survival [PFS] and overall survival [OS]); the prespecified significance level was α = 0.05 for TcellinfGEP (hypothesized positive association) and α = 0.10 for non-TcellinfGEP signatures (hypothesized negative associations). The clinical utility of TcellinfGEP was descriptively assessed using a prespecified cutoff of the first tertile. The clinical database cutoff was November 5, 2021. Results: Of 117 patients enrolled, 69 (59.0%) had evaluable RNA-sequencing data. TcellinfGEP was not associated with ORR ( P = 0.183), PFS ( P = 0.071), or OS ( P = 0.142); the area under the receiver operating characteristic curve for discriminating response was 0.56 (95% CI, 0.42-0.71). None of the 10 non-TcellinfGEP consensus signatures showed a statistically significant association with clinical outcomes after adjusting for TcellinfGEP (multiplicity adjusted P > 0.10). ORR and median PFS were comparable in the TcellinfGEP low and nonlow subgroups; there was a trend towards longer OS in the nonlow subgroup (Table). Conclusions: In this exploratory analysis of patients with metastatic nonsquamous NSCLC, none of the RNA-sequencing signatures evaluated were associated with clinical outcomes of pembrolizumab + chemotherapy. There was little evidence of clinical utility of TcellinfGEP when evaluated as a dichotomous variable. Data support the use of pembrolizumab + chemotherapy as first-line therapy for patients with nonsquamous NSCLC regardless of consensus signature status. Clinical trial information: NCT03664024 . [Table: see text]

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,386 · 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
Routes d'admission1
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