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Enregistrement W4410811460 · doi:10.1200/jco.2025.43.16_suppl.5066

Canadian Cancer Trials Group (CCTG) IND.234/223: PC_BETS (Prostate Cancer Biomarker Enrichment and Treatment Selection)–A molecularly selected cooperative group platform study.

2025· article· en· W4410811460 sur OpenAlexaffabout
Alexander W. Wyatt, Kim N., Sebastién J. Hotte, Cristiano Ferrario, Eric Winquist, Michael Ong, Michael Kolinsky, Robyn Jane Macfarlane, Fred Saad, Aaron R. Hansen, Aly‐Khan A. Lalani, Daniel Khalaf, April A. N. Rose, D. Scott Ernst, Christina M. Canil, James Hutchenreuther, Lesley Seymour, Wei Tu, Mariam Jafri, Hamid Ghaedi

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensQueen's UniversityCancer Care OntarioPrincess Margaret Cancer CentreQueen Elizabeth II Health Sciences CentreDalhousie UniversityUniversity of TorontoWestern UniversityCentre Hospitalier de l’Université de MontréalMcGill UniversityJuravinski Cancer CentreJewish General HospitalLondon Health Sciences CentreMcMaster UniversityUniversity Health NetworkOttawa HospitalBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesF. Hoffmann-La RochePfizer
Mots-clésProstate cancerMedicineCancerBiomarkerOncologyInternal medicineGeneticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

5066 Background: PC-BETS registered patients (pts) with metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC) for circulating tumour (ct)DNA-based genomic screening to biomarker select and stratify pts for enrolment in a multi-arm platform trial testing clinical activity of investigational therapies. Methods: Pts (≥ 18 years old, ECOG PS 0-1, life expectancy ≥ 6 months) had mCRPC, disease progression (PD), no CNS involvement or serious illnesses and had received AR pathway inhibitor therapy +/- chemotherapy. Eligible pts were registered and screened using plasma ctDNA and enrolled to a substudy (SS) based on the presence (or absence) of a prespecified biomarker (BM), using a prespecified algorithm and a virtual web-based Molecular Tumour Board (MTB). ctDNA testing used an established targeted sequencing approach customised for mCRPC. Pts without BM positive genomic alteration(s) for an open SS were randomized to a BM negative SS cohort; pts who were never enrolled were followed for outcomes. Pts without detected ctDNA were not eligible for enrolment but could be rescreened after >8 weeks. Pts who discontinued a SS could be rescreened. Primary endpoint was clinical benefit rate (CBR; PSA50 response, RECIST CR/PR, or SD ≥12 weeks). Eight SS opened between 2017-2020. Results: From 2017-2024, 568 pts were screened from 11 centres across Canada. Pts: median age 71.5 (range 47.7-94.7), prior chemotherapy in 47.0%, and median ctDNA fraction was 7%. 216 pts were enrolled to 1 or more SS (3 pts enrolled to >1). See Table for summary of results. For all SS, toxicities were as expected. In SS-E, 1 pt had CBR and 1 pt received 25 cycles but did not meet CBR (both pts had AKT mutations). Clinical and genomic correlations will be presented. SS C, F and G are reported separately. Conclusions: Biomarker selected platform designs are an efficient way to screen potential new therapeutics, are well suited to multi-centre cooperative group settings and are strongly supported by patients advocates. CBRs were not reported for SS 223, B and D while modest clinical activity was seen for SS A (in the BM- cohort only) and E. Clinical trial information: NCT03385655 . Total Screens / N pts 606 / 565 ctDNA+ screen / pts 443 / 426 N pts enrolled to SS 216 SS 223 A B C D E F G Drug/s Palbociclib Adavosertib Savolitinib Darolutamide CFI-40095 Ipatasertib Durvalumab / tremelimumab Carboplatin Target/pathway CDK 1 BRCA/ATM 2 MET AR PTEN PIK3CA/AKT TMB high BRCA/ATM 2 Drug supplied by Pfizer AstraZeneca Bayer 3 Treadwell Hoffman-La Roche 3 AstraZeneca 3 - Enrolled to SS(BM+/-) 19 (9/10) 25 (11/14) 16 (6/10) 72 (53/19) 18 (9/9) 8(BM+) 25 (15/10) 35(18/17) CBR (BM+) 0 0 0 0 1 CBR (BM-) 0 3 0 0 1 CDK4/6/CCND1 amplification or CDK12 mutations; 2 or other HRR-related defects; 3 Plus partial funding to support SS.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,002

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 Opus0,159
Tête enseignante GPT0,509
Écart entre enseignants0,349 · 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'étudeEssai non randomisé
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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