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Enregistrement W4404237702 · doi:10.1093/neuonc/noae165.0606

IMMU-13. TRANS-SPECIES STUDY OF IDH-MUTANT REPLICATION-REPAIR DEFICIENT HIGH-GRADE GLIOMAS (RRD-HGG) AND RESPONSE TO COMBINED TARGETED AND IMMUNOTHERAPY: AN IRRDC STUDY

2024· article· en· W4404237702 sur OpenAlexaffabout
Anirban Das, Vienna Mazzoli, Nicholas Fernandez, Zoya Aamir, Nuno M. Nunes, Katharine O’Flaherty, Kevin Bielamowicz, Gadi Abebe‐Campino, Shani Caspi, Per Olof Nyman, Richard Graham, John Kim, Mari Wilhelmsson, Mette Jorgensen, Orli Michaeli, M Cespon Fernandez, A. O. Reddy, Nicholas Llosa, Amanda Li, Lucie Stengs, Logine Negm, Vanessa Bianchi, Melissa Edwards, Birgit Ertl‐Wagner, Julie Bennett, Peter B. Dirks, Éric Bouffet, Cynthia Hawkins, Uri Tabori

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMutantImmunotherapyReplication (statistics)Cancer researchBiologyMedicineImmune systemVirologyImmunologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND AND AIMS IDH-mutant gliomas comprise <10% of HGG in children. RRD-HGG comprise 5-10% of childhood HGG, demonstrate high mutation burden (TMB) and respond to immune-checkpoint inhibition (ICI). The impact of RRD within childhood IDH-mutant gliomas, and effective therapeutic options for these patients are not well-established. METHODS Clinical and multi-omic analyses were performed on IDH mut -RRD-HGG registered to the IRRDC and the Toronto glioma taskforce. Tumor development and genomic data were studied from a novel IDH mut -RRD-HGG immunocompetent mouse model. Outcome following ICI and targeted therapy were evaluated. RESULTS RRD was detected in >60% of childhood IDH mut -HGG. IDH1-mutations were detected in 20% of RRD-HGG. All patients with IDH mut -RRD-HGG (n=49) harboured germline variants in MMR genes (CMMRD: 65%, Lynch: 35%). Contrary to sporadic IDH mut -gliomas, >91% were WHO-grades 3/4. Diffuse/multifocal disease involving the frontal lobe was frequent. TMB (median: 28 mutations/Mb) was lower than IDH-wildtype RRD-HGG (p<0.05). POLE/POLD1 mutations were absent. TP53 and ATRX were frequent somatic hits. Copy number changes, particularly CDKN2A/2B loss, were common. IDH-mutation contributed to an immune-suppressed microenvironment, with lower CD8-T-cell infiltration (immunohistochemistry) and tumor-inflammation scores (transcriptome; p<0.05). A novel mouse model (Olig2-Cre+/Msh2LoxP/LoxP/LSL-Idh1R132H/+) demonstrated similar TMB, diffuse cerebral involvement, slower growth, and lesser immune infiltrates as compared with IDH-wildtype RRD-HGG models, and provided opportunity for therapeutic testing. RRD contributed to poor survival in IDHmut-gliomas (p<0.001). Despite hypermutation, ICI monotherapy resulted in inferior survival in IDH mut -RRD-HGG vs IDH-wildtype RRD-HGG (p<0.05). Five patients developed metachronous IDH mut -RRD-HGG while on anti-PD1 treatment for IDH-wildtype RRD-HGG, suggesting intrinsic ICI-resistance. Ivosidenib (IDH-inhibitor) demonstrated objective response in 4/8 IDH mut -RRD-HGG. Furthermore, for IDH mut -RRD-HGG on ICI treatment, the addition of ivosidenib prolonged survival at 12-months in comparison to those without IDH-inhibition (p=0.01) CONCLUSIONS Hypermutant RRD-HGG with IDH1;p.R132H harbour unique immuno-biology and do not respond to anti-PD1 monotherapy. The addition of IDH-inhibition demonstrated favourable responses, supporting need for evaluation of the combination in clinical trials.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,293 · 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'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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
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