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Enregistrement W4410802815 · doi:10.1200/jco.2025.43.16_suppl.e13102

Association of rapid progression on CDK4/6 inhibitor (CDKi) for metastatic HR+HER2- breast cancer (mHRBC) with genomic, proteomic, and immune microenvironment alterations.

2025· article· en· W4410802815 sur OpenAlexaff
Brie Chun, Allison Creason, Shaun M. Goodyear, Laura M. Heiser, Zahi Mitri

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Breast Cancer Therapies
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesCollins Medical TrustConquer Cancer Foundation
Mots-clésMedicineMetastatic breast cancerImmune systemTumor microenvironmentCancerBreast cancerCancer researchOncologyInternal medicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e13102 Background: First-line CDKi and endocrine therapy has improved survival for many patients (pts) with mHRBC. Yet, some pts still experience rapid disease progression within 6 months of CDKi initiation and require a tailored therapeutic approach. To understand tumor and microenvironment factors associated with rapid progression, we performed digital spatial protein profiling (DSP), RNA sequencing (RNAseq) and multiplexed immunohistochemistry (mIHC) on samples collected from pts before and after CDKi. Methods: We retrospectively identifiedpts with mHRBC treated with a CDKi with available archival samples obtained within 2.5 years of CDKi initiation and 1 year of CDKi discontinuation. FFPE slides from each sample were processed for DSP, RNAseq, and mIHC. DSP protein expression was normalized by geometric mean, with expression for each protein averaged across 3 regions-of-interest per pt. Gene set variation analysis was performed on RNA signatures. For mIHC, tumor and stromal regions were segmented, and cells were phenotyped and quantified. Means comparisons for each assay were made between groups using the t-test, and unadjusted p values are presented. This study was approved by the OHSU Institutional Review Board. Results: Samples from 25 unique pt cases were submitted for profiling (Table). On pre-CDKi samples, pts progressing ≤6 months of CDKi therapy had greater mitotic spindle (p = 0.00092), E2F (p = 0.0087) and G2M checkpoint (p = 0.0087) RNA signature expression. By comparison, in post-CDKi samples, reduced mitotic spindle signature expression (p = 0.016), but not E2F or G2M, occurred in pts treated ≤6 months. A decrease in TGF-beta signature expression (p = 0.032) was also observed. On post-CDKi samples, PI3K/AKT RNA signature expression numerically decreased in those treated ≤6 months. Although a concomitant decrease in pan-AKT protein expression was not detected in these pts, an increase in pan-AKT protein expression following CDKi (p = 0.0055) was observed in pts treated for > 6 months. Pts with ≤6 months of CDKi had greater pre-CDKi density of various immune cell subsets including CD20+ B cells, TIM3+ CD8+ T cells, Th-like and Th1 T cells. Conclusions: Pts who progress rapidly despite CDKi treatment have tumors with distinct RNA signatures and immune contexture. CDKi treatment appears to exert differential effects on the mitotic spindle, TGF-beta pathways, and PI3K/AKT pathways based on the duration of CDKi response, whether related to underlying tumor biology or an effect of drug mechanism. Efforts to integrate RNA-seq with DSP protein expression and spatial analysis of mIHC data are ongoing. Patient sample characteristics. No. patients Assay performed DSP 23 (pre-CDKi: 18, post-CDKi: 10) RNAseq 18 (pre-CDKi: 14, post-CDKi: 8) mIHC 17 (pre-CDKi: 13, post-CDKI: 8) Clinical NGS 18 PIK3CAmut 8 ESR1 mut 5 RB1 mut 4

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,794
Score d'incertitude au seuil0,410

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,388 · 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 tête enseignante, 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
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