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Enregistrement W4400228534 · doi:10.1158/2767-9764.crc-24-0113

mTORC1-Driven Protein Translation Correlates with Clinical Benefit of Capivasertib within a Genetically Preselected Cohort of <i>PIK3CA</i> -Altered Tumors

2024· article· en· W4400228534 sur OpenAlexaff
Constance A. Sobsey, Bjoern C. Froehlich, Georgia Mitsa, Sahar Ibrahim, Robert Popp, René P. Zahedi, Elza C. de Bruin, Christoph H. Borchers, Gerald Batist

Notice bibliographique

RevueCancer Research Communications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePI3K/AKT/mTOR signaling in cancer
Établissements canadiensUniversity of ManitobaCancerCare ManitobaGenome British ColumbiaUniversity of VictoriaMcGill UniversityResearch ManitobaJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésmTORC1PI3K/AKT/mTOR pathwayFulvestrantCancer researchMedicineOncologyInternal medicineTranslation (biology)Breast cancerClinical trialCancerBiologySignal transductionGeneGeneticsMessenger RNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Capivasertib is a potent selective inhibitor of AKT. It was recently FDA approved in combination with fulvestrant to treat HR+, HER2-negative breast cancers with certain genetic alteration(s) activating the PI3K pathway. In phase I trials, heavily pretreated patients with tumors selected for activating PI3K pathway mutations treated with capivasertib monotherapy demonstrated objective response rates of <30%. We investigated the proteomic profile associated with capivasertib response in genetically preselected patients and cancer cell lines. We analyzed samples from 16 PIK3CA-mutated patient tumors collected prior to capivasertib monotherapy in the phase I trial. PI3K pathway proteins were precisely quantified with immuno-Matrix-Assisted Laser Desorption/Ionization-mass spectrometry (iMALDI-MS). Global proteomic profiles were also obtained. Patients were classified according to response to capivasertib monotherapy: "clinical benefit (CB)" (≥12 weeks without progression, n = 7) or "no clinical benefit (NCB)" (progression in <12 weeks, n = 9). Proteins that differed between the patient groups were subsequently quantified in AKT1- or PIK3CA-altered breast cancer cell lines with varying capivasertib sensitivity. The measured concentrations of AKT1 and AKT2 varied among the PIK3CA-mutated tumors but did not differ between the CB and NCB groups. However, analysis of the global proteome data showed that translational activity was higher in tumors of the NCB vs. CB group. When reproducibly quantified by validated LC-MRM-MS assays, the same proteins of interest similarly distinguished between capivasertib-sensitive versus -resistant cell lines. The results provide further evidence that increased mTORC1-driven translation functions as a mechanism of resistance to capivasertib monotherapy. Protein concentrations may offer additional insights for patient selection for capivasertib, even among genetically preselected patients. SIGNIFICANCE: Capivasertib's first-in-class FDA approval demonstrates its promise, yet there remains an opportunity to optimize its use. Our results provide new evidence that proteomics can stratify genetically preselected patients on clinical benefit. Characterization of the same profile in cell lines furnishes additional validation. Among PIK3CA-altered tumors, increased mTORC1-driven translation appears to confer intrinsic resistance. Assessing mTORC1 activation could therefore prove a useful complement to the existing genetic selection strategy for capivasertib.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,592

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,327 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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