Mutational Landscape of Recurrent/Metastatic Head and Neck Squamous Cell Carcinoma and Association with Immune Checkpoint Inhibitor Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Understanding the mutational landscape of recurrent/metastatic head and neck squamous cell carcinoma (R/M HNSCC) is important in identifying biomarkers to determine which patients may benefit from immune checkpoint inhibitors (ICI). EXPERIMENTAL DESIGN: The HAWK (NCT02207530), CONDOR (NCT02319044), and EAGLE (NCT02369874) studies evaluated R/M HNSCC treatment with durvalumab or durvalumab-tremelimumab. Tumor tissue samples pooled from HAWK/CONDOR (n = 153) and plasma cell-free DNA samples from EAGLE (n = 285) were analyzed to identify somatic alterations and association with survival. RESULTS: The mutational landscape was similar in tissue and plasma. Compared with the wild type, TP53 mutations were associated with significantly shorter overall survival (OS; HR; 95% confidence interval) with standard of care (SoC; EAGLE: 2.12; 1.20-3.78) and ICIs (HAWK/CONDOR: 1.49; 1.05-2.12 and EAGLE: 1.44; 0.99-2.10). In EAGLE, patients with TP53 mutations had significantly longer OS with durvalumab-tremelimumab versus SoC (P = 0.045). KMT2D mutations were associated with a trend toward longer OS (HR; 95% confidence interval) versus the wild type in HAWK/CONDOR (0.81; 0.56-1.19) and a trend toward longer OS with ICIs versus SoC in EAGLE. For both mutations, a European Cooperative Oncology Group performance status of 1 was associated with worsened OS, and PD-L1 positivity was associated with improved OS. CONCLUSIONS: This is the first large-scale study to show the mutational landscape of R/M HNSCC and its association with clinical outcomes in patients treated with ICIs or SoC. The TP53 mutation was a negative prognostic marker; however, treatment with durvalumab-tremelimumab significantly improved survival over SoC. Further investigation of KMT2D as a predictive biomarker for immunotherapy in R/M HNSCC is warranted.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».