Combined Transcriptome and Circulating Tumor DNA Longitudinal Biomarker Analysis Associates With Clinical Outcomes in Advanced Solid Tumors Treated With Pembrolizumab
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Immune gene expression signatures are emerging as potential biomarkers for immunotherapy (IO). VIGex is a 12-gene expression classifier developed in both nCounter (Nanostring) and RNA sequencing (RNA-seq) assays and analytically validated across laboratories. VIGex classifies tumor samples into hot, intermediate-cold (I-Cold), and cold subgroups. VIGex-Hot has been associated with better IO treatment outcomes. Here, we investigated the performance of VIGex and other IO biomarkers in an independent data set of patients treated with pembrolizumab in the INSPIRE phase II clinical trial (ClinicalTrials.gov identifier: NCT02644369). MATERIALS AND METHODS: Patients with advanced solid tumors were treated with pembrolizumab 200 mg IV once every 3 weeks. Tumor RNA-seq data from baseline tumor samples were classified by the VIGex algorithm. Circulating tumor DNA (ctDNA) was measured at baseline and start of cycle 3 using the bespoke Signatera assay. VIGex-Hot was compared with VIGex I-Cold + Cold and four groups were defined on the basis of the combination of VIGex subgroups and the change in ctDNA at cycle 3 from baseline (ΔctDNA). RESULTS: Seventy-six patients were enrolled, including 16 ovarian, 12 breast, 12 head and neck cancers, 10 melanoma, and 26 other tumor types. Objective response rate was 24% in VIGex-Hot and 10% in I-Cold/Cold. VIGex-Hot subgroup was associated with higher overall survival (OS) and progression-free survival (PFS) when included in a multivariable model adjusted for tumor type, tumor mutation burden, and PD-L1 immunohistochemistry. The addition of ΔctDNA improved the predictive performance of the baseline VIGex classification for both OS and PFS. CONCLUSION: Our data indicate that the addition of ΔctDNA to baseline VIGex may refine prediction for IO.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle