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Enregistrement W4407700443 · doi:10.1200/jco.2025.43.5_suppl.51

Role of liquid biopsy in the detection of homologous recombination repair gene mutations (HRRm) in metastatic prostate cancer (mPC).

2025· article· en· W4407700443 sur OpenAlexaffabout
Soumaya Labidi, Parvaneh Fallah, Aida Salehi, Raghu Rajan, Mona Alameldine, Fadi Brimo, William D. Foulkes, Andreas I. Papadakis, Alan Spatz, Cristiano Ferrario, Ramy Saleh, April A. N. Rose

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health CentreJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHomologous recombinationLiquid biopsyProstate cancerCancer researchGeneBiopsyProstateHomologous chromosomeCancerOncologyInternal medicineGeneticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

51 Background: The treatment landscape of mPC is rapidly evolving to include more precision therapies for patients with actionable genomic alterations. Specifically, deleterious aberrations in HRR genes (HRRm) confer sensitivity to PARP inhibitors (PARPi) which have demonstrated survival benefit in this context. Therefore, accurate identification of potentially actionable HRRm is indicated. Somatic testing for HRRm in archival tissue is inadequate due to poor DNA quality or lack of tissue availability in 30-40% of cases. We evaluated whether circulating tumor DNA (ctDNA) testing using liquid biopsies is associated with an increased rate of HRRm detection. Methods: This was a multi-institutional retrospective cohort study of mPC patients (pts) treated at the Jewish General Hospital or the McGill University Health Center, Montreal Canada, between 2021-23. Molecular data and treatment information was abstracted from chart review. Fisher’s exact test and Wilcoxon test were used to assess differences between groups. Results: We identified 282 mPC pts, mostly castration resistant (n=181, 64.2%). Median age was 67 years (43-92). Somatic and germline testing for HRRm was performed in 78.3% (n=224) and 23.4% (n=66) pts, respectively. Somatic testing was performed on tissue (n=164, 73.2%) or ctDNA from liquid biopsies (n=17, 7.5%) or both (n=43, 19.3%). Pathogenic somatic HRRm were detected in 37 pts (13.2%): BRCA2 (n=13), ATM (n=8), CHEK2 (n=4), PALB2 (n=4), CDK12 (n=4) and BRCA1 (n=2). Amongst pts with germline testing 10/66 (15.1%) had pathogenic HRRm, mostly BRCA2 (n=9) and 4/10 had detectable HRRm in tissue. The somatic HRRm detection rate was 14.6% (24/164) on tissue and 11.7% (2/17) in ctDNA, respectively. Pts who had both tissue and liquid biopsy experienced a higher detection rate (25.5%, 11/43) vs. either modality alone (P=0.064). Inconclusive results were less frequent in pts who had both liquid and tissue testing vs. tissue alone (2.3% vs 7.3%). Amongst the 10 pts who had discordant results between liquid and tissue tests, HRRm were more frequently identified in ctDNA (n=7) vs. tissue (n=3). Pts who had HRRm detected only in ctDNA, had significantly older tissue samples (median 5.1 years) compared to those who had HRRm detected only in tissue (median 0.2 years, P=0.0156). Conclusions: Our data highlight a potential role of implementing liquid biopsy to improve the detection rate of HRRm. We are currently conducting a multi-center prospective study to determine if liquid biopsy increases the rate of detection of HRRm compared to routine tissue testing, and therefore allows to identify more patients who are eligible to receive precision therapies.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,403 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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