Adaptive Responses to PARP Inhibition Predict Response to Olaparib and Durvalumab: Multi-omic Analysis of Serial Biopsies in the AMTEC Trial
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT In syngeneic murine breast cancer models, poly(ADP-ribose) polymerase inhibitor (PARPi) and anti-PD-L1 combinations induce deep, sustained responses independent of BRCA1 or BRCA2 mutation (BRCAm) status. We therefore investigated this combination in the AMTEC clinical trial, in which a one-month olaparib run-in was followed by combined olaparib and durvalumab in participants with non-BRCAm metastatic triple negative breast cancer. To characterize adaptive responses to olaparib monotherapy, paired biopsies taken before and during the PARPi lead-in were deeply characterized by DNA, RNA, and protein multi-omic analyses, including spatially resolved single-cell proteomics for tumor and immune contexture. We identified multiple potential tumor-intrinsic and microenvironmental biomarkers from pre-treatment and on-olaparib biopsies that robustly predicted participant response to combined olaparib and durvalumab. Notably, the on-olaparib biopsy provided the greatest information content, suggesting that early adaptations of malignant and immune cells to PARPi can serve as a predictor of potential benefit from combined PARPi and anti-PD-L1 therapy.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».