Novel <i>ERBB2</i> Variant Potentially Associated with Resistance against Anti-HER2 Monoclonal Antibody–Based Therapy in <i>ERBB2</i> -Amplified Metastatic Colorectal Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: HER2-targeted therapies in ERBB2-amplified metastatic colorectal cancer (mCRC) are effective; however, a notable portion of patients do not respond to treatment, and secondary resistance occurs in most patients receiving these treatments. The purpose of this study was to investigate determinants of treatment efficacy and resistance in patients with ERBB2-amplified mCRC who received HER2-targeted therapy by analyzing multiomics data. EXPERIMENTAL DESIGN: We investigated genomic data from a nationwide large cancer genomic screening project, the SCRUM-Japan project. We analyzed paired genome and transcriptome data of tissue and genomic data of ctDNA collected pre- and postprogression in patients enrolled in the related trial, TRIUMPH, in ERBB2-amplified mCRC. RESULTS: In 155 patients with ERBB2-amplified solid tumors who received HER2-targeted therapy based on the SCRUM-Japan project, the objective response rate was 50%, 51%, and 35% in ERBB2 wild-type, variant of unknown significance, and pathogenic variant groups, respectively. In the paired genome and transcriptome data analyses in TRIUMPH, we identified the novel splicing-associated variant c.644-66_-2del in one of the 11 patients with paired whole-exome sequencing and whole-transcriptome sequencing data sets, which lacks the binding domain of pertuzumab, in progressed metastatic tumor as a variant with potential pathogenicity. The time-course ctDNA analysis detected c.644-66_-2del as an acquired variant. CONCLUSIONS: This study highlighted the importance of ERBB2 genomic status when evaluating the efficacy of HER2-targeted therapies in ERBB2-amplified mCRC. The identification of a novel splicing-associated variant may provide insights into potential mechanisms of treatment resistance. Furthermore, we demonstrated the utility of ctDNA to follow the acquired genomic status of mCRC tumors.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».