Apalutamide for prostate cancer: multicentre and multidisciplinary real-world study of 227 patients

Apalutamide; Metastatic hormone-sensitive prostate cancer; Prostate cancerApalutamida; Cáncer de próstata metastásico sensible a hormonas; Cáncer de prostataApalutamida; Càncer de pròstata metastàtic sensible a les hormones; Càncer de pròstataObjective: To evaluate the efficacy and safety of apalutamide prostate cancer compared to the pivotal trials patients and to identify the first subsequent therapy in a real-world setting. Methods: The study is prospective and observational based on real-world evidence, performed by different medical disciplines and eight academics centres around Barcelona, Spain. It included all patients with metastatic hormone-sensitive prostate cancer (mHSPC) and high-risk non-metastatic castration-resistant prostate cancer (nmCRPC) treated with apalutamide from June 2018 to December 2022. Results: Of 227 patients treated with apalutamide, 10% had ECOG-PS 2, and 41% were diagnosed with new-generation imaging. In the mHSPC group (209 patients), 75 years was the median age, 53% had synchronous metastases, and 22% were M1a. In the nmCRPC (18 patients), 82 years was the median age, and 81% ≤6 months had PSA doubling time. Patients achieved PSA90 in 92% of mHSPC and 50% of nmCRPC and PSA ≤0.2 in 71% of mHSPC and 39% of nmCRPC. Treatment-related adverse events occurred in 40.1% of mHSPC and 44.4% of nmCRPC. After discontinuation of apalutamide due to disease progression, 54.5% in mHSPC and 75% in nmCRPC started chemotherapy, while after discontinuation because of adverse events, 73.3% in mHSPC and 100% in nmCRPC continued with other hormonal-therapies.This study did not receive funding. Julián Córdoba and Meritxell Pérez have received sponsorship from Janssen for medical congresses and symposiums. Alejo Rodriguez- Vida, Jesús Muñoz Rodriguez, Antonio Alcaraz and Antoni Vilaseca have received honoraria from Janssen for advisory board meetings, symposiums and travel ex-penses. The other authors declare no conflict of interest. Approval of the research protocol by an Institutional Reviewer Board: HCB/2019/0919

Induction avelumab followed by chemoimmunotherapy and maintenance versus chemotherapy alone as first-line therapy in cis-ineligible metastatic urothelial carcinoma (INDUCOMAIN) : a randomized phase II study

Background: Platinum-based chemotherapy (ChT) has been the standard first-line treatment for metastatic urothelial carcinoma (mUC). The purpose of this study was to evaluate the use of induction avelumab followed by avelumab in combination with carboplatin-gemcitabine (carbo/gem) followed by avelumab maintenance. We tested the hypothesis that induction immunotherapy (IO) could enhance the response to ChT and prevent its detrimental effect on immune cells. Materials and methods: INDUCOMAIN is a multicenter, randomized, investigator-initiated, open-label phase II study evaluating the safety and efficacy of induction avelumab before carboplatin-gemcitabine-avelumab, followed by avelumab maintenance (arm A), compared to carbo/gem (arm B). Eligibility criteria included patients with mUC, no prior systemic therapy, and ineligibility for cisplatin by Galsky criteria. Patients were stratified by the presence/absence of visceral metastasis and Eastern Cooperative Oncology Group performance status 0-1 versus 2. The primary endpoint was objective response rate (ORR). Secondary endpoints included progression-free survival (PFS), overall survival (OS), and safety. Results: Eighty-five patients were included and randomized to arm A (n = 42) and arm B (n = 43), respectively. ORR was similar between treatment arms: 59.5% in arm A and 53.5% in arm B (P = 0.57). Fourteen patients (33%) in arm A early progressed/died before or at first response assessment, compared to three patients (7%) in arm B. Median OS was 11.1 months in arm A and 13.2 months in arm B [hazard ratio (HR) 0.91, 95% confidence interval (CI) 0.57-1.46, P = 0.69]. Median PFS was 6.9 months in arm A versus 7.4 months in arm B (HR 0.99, 95% CI 0.61-1.60, P = 0.95). Treatment-related adverse events of grade 3-4 occurred in 70.7% of patients in arm A and in 72.1% in arm B. No predictive role of programmed death-ligand 1 expression was found. Conclusions: The hypothesis that induction avelumab could enhance the efficacy of subsequent ChT was not proven. Administering IO alone as induction before ChT is not an adequate strategy

Development and Independent Validation of a Prognostic Gene Expression Signature Based on RB1, PTEN, and TP53 in Metastatic Hormone-sensitive Prostate Cancer Patients

Altres ajuts: Janssen-Pharmaceuticals (212082PCR4056); Astellas General Research Grant (71843877); Cancer Institute/ECOG-ACRIN Biostatistics Center (U10CA180820, U10CA180794, UG1CA233180)BACKGROUND: Androgen deprivation therapy (ADT) with docetaxel (D) and/or antiandrogen receptor therapies (ARTs) are the standard therapies in metastatic hormone-sensitive prostate cancer (mHSPC). Alterations in the tumor suppressor genes (TSGs) RB1, PTEN, and TP53 are associated with an aggressive evolution and treatment resistance in castration-resistant prostate cancer (CRPC). OBJECTIVE: To study the clinical implications of TSG mRNA expression in mHSPC patients. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: This is a multicenter retrospective biomarker study in mHSPC patients. TSGlow status was defined when two or more out of the three TSGs presented low RNA expression by nCounter in formalin-fixed paraffin-embedded samples and TSGwt for the remaining cases. The microarray data from the CHAARTED trial were analyzed as an independent validation cohort. OUTCOME MEASUREMENTS AND STATISTICAL ANALYSIS: Molecular data were correlated with CRPC-free survival (CRPC-FS) and overall survival (OS) by the Kaplan-Meier method and multivariate Cox analysis. RESULTS AND LIMITATIONS: A total of 226 patients were included, of whom 218 were eligible: 93 were treated with ADT and 125 with ADT + D; 75.7% presented de novo stage IV and 67.9% high-volume disease. TSGlow (19.2%) was independently correlated with shorter CRPC-FS (hazard ratio [HR] 1.8, p = 0.002) and OS (HR 2, p = 0.002). In the CHAARTED trial, TSGlow was independently correlated with lower CRPC-FS (HR 2.2, p = 0.02); no differences in clinical outcomes according to treatment were observed in TSGlow patients, while a significant benefit was observed for ADT + D in the TSGwt group for CRPC-FS (HR 0.4, p < 0.001) and OS (HR 0.4, p = 0.001). However, no interaction was observed between TSG signature and treatment in either series. Study limitations are the retrospective design, small sample size, and lack of inclusion of patients treated with ADT + ART. CONCLUSIONS: TSGlow expression correlates with adverse outcomes in patients with mHSPC. The investigation of new therapeutic strategies in these patients is warranted. PATIENT SUMMARY: The low RNA expression of tumor suppressor genes in the tumors is correlated with adverse outcomes in patients with metastatic hormone-sensitive prostate cancer

Association of Tumor Mutational Burden and PD-L1 with the Efficacy of Pembrolizumab with or without Chemotherapy versus Chemotherapy in Advanced Urothelial Carcinoma

The three-arm, phase III KEYNOTE-361 study did not meet its dual primary endpoints of progression-free survival (PFS) or overall survival (OS) with first-line pembrolizumab plus chemotherapy versus chemotherapy in advanced urothelial carcinoma. This prespecified exploratory analysis assessed the association of tumor mutational burden (TMB) and PD-L1 combined positive score (CPS) with clinical outcomes. TMB and PD-L1 CPS were determined via whole-exome sequencing and PD-L1 IHC 22C3 pharmDx, respectively. The association was evaluated in each treatment arm using logistic regression [objective response rate (ORR)] and Cox proportional hazards regression models (PFS and OS); one-sided (pembrolizumab monotherapy; pembrolizumab plus chemotherapy) and two-sided (chemotherapy) nominal P values were calculated. Significance was prespecified at α = 0.05 without multiplicity adjustment. Efficacy was evaluated by prespecified cutoffs of 175 mutations/exome (TMB) and CPS 10 (PD-L1). Of the 993 treated patients, 820 (82.6%) and 993 (100%) had evaluable TMB and CPS data, respectively. Continuous TMB was positively associated with ORR, PFS, and OS for pembrolizumab monotherapy (one-sided P < 0.001, P < 0.001, and P = 0.007, respectively); PFS and OS for pembrolizumab plus chemotherapy (one-sided P = 0.007 and P = 0.010, respectively); and OS for chemotherapy alone (two-sided P = 0.040). Continuous PD-L1 CPS showed evidence of anticipated association with ORR and PFS for pembrolizumab monotherapy. The subgroup with TMB ≥175 mutations/exome and PD-L1 CPS ≥10 had the highest PFS and OS improvements with pembrolizumab alone or with chemotherapy versus chemotherapy alone. These data suggest that TMB may be predictive of the response to pembrolizumab alone or with chemotherapy in advanced urothelial carcinoma

A New Prognostic Model in Patients with Advanced Urothelial Carcinoma Treated with First-line Immune Checkpoint Inhibitors

BackgroundWhile immune checkpoint inhibitors (ICIs) are approved in the first-line (1L) setting for cisplatin-unfit patients with programmed death-ligand 1 (PD-L1)-high tumors or for platinum (cisplatin/carboplatin)-unfit patients, response rates remain modest and outcomes vary with no clinically useful biomarkers (except for PD-L1).ObjectiveWe aimed to develop a prognostic model for overall survival (OS) in patients receiving 1L ICIs for advanced urothelial cancer (aUC) in a multicenter cohort study.Design, setting, and participantsPatients treated with 1L ICIs for aUC across 24 institutions and five countries (in the USA and Europe) outside clinical trials were included in this study.Outcome measurements and statistical analysisWe used a stepwise, hypothesis-driven approach using clinician-selected covariates to develop a new risk score for patients receiving ICIs in the 1L setting. Demographics, clinicopathologic data, treatment patterns, and OS were collected uniformly. Univariate Cox regression was performed on 18 covariates hypothesized to be associated with OS based on published data. Variables were retained for multivariate analysis (MVA) if they correlated with OS (p &lt; 0.2) and were included in the final model if p &lt; 0.05 on MVA. Retained covariates were assigned points based on the beta coefficient to create a risk score. Stratified median OS and C-statistic were calculated.Results and limitationsAmong 984 patients, 357 with a mean age of 71 yr were included in the analysis, 27% were female, 68% had pure UC, and 13% had upper tract UC. Eastern Cooperative Oncology Group performance status ≥2, albumin &lt;3.5 g/dl, neutrophil:lymphocyte ratio &gt;5, and liver metastases were significant prognostic factors on MVA and were included in the risk score. C index for new 1L risk score was 0.68 (95% confidence interval 0.65-0.71). Limitations include retrospective nature and lack of external validation.ConclusionsWe developed a new 1L ICI risk score for OS based on data from patients with aUC treated with ICIs in the USA and Europe outside of clinical trials. The score components highlight readily available factors related to tumor biology and treatment response. External validation is being pursued.Patient summaryWith multiple new treatments under development and approved for advanced urothelial carcinoma, it can be difficult to identify the best treatment sequence for each patient. The risk score may help inform treatment discussions and estimate outcomes in patients treated with first-line immune checkpoint inhibitors, while it can also impact clinical trial design and endpoints. TAKE  HOME MESSAGE: A new risk score was developed for advanced urothelial carcinoma treated with first-line immune checkpoint inhibitors. The score assigned Eastern Cooperative Oncology Group performance status ≥2, albumin &lt;3.5 g/dl, neutrophil:lymphocyte ratio &gt;5, and liver metastases each one point, with a higher score being associated with worse overall survival

Ramucirumab plus docetaxel versus placebo plus docetaxel in patients with locally advanced or metastatic urothelial carcinoma after platinum-based therapy (RANGE): a randomised, double-blind, phase 3 trial

Few treatments with a distinct mechanism of action are available for patients with platinum-refractory advanced or metastatic urothelial carcinoma. We assessed the efficacy and safety of treatment with docetaxel plus either ramucirumab-a human IgG1 VEGFR-2 antagonist-or placebo in this patient population

XLVIII Coloquio Argentino de Estadística. VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga Modalidad virtual

Esta publicación es una compilación de las actividades realizadas en el marco del XLVIII Coloquio Argentino de Estadística y la VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga organizada por la Sociedad Argentina de Estadística y la Facultad de Ciencias Económicas. Se presenta un resumen para cada uno de los talleres, cursos realizados, ponencias y poster presentados. Para los dos últimos se dispone de un hipervínculo que direcciona a la presentación del trabajo. Ellos obedecen a distintas temáticas de la estadística con una sesión especial destinada a la aplicación de modelos y análisis de datos sobre COVID-19.Fil: Saino, Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Stimolo, María Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ortiz, Pablo. Universidad Nacional de córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Guardiola, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Aguirre, Alberto Frank Lázaro. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Alves Nogueira, Denismar. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Beijo, Luiz Alberto. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Solis, Juan Manuel. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Alabar, Fabio. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Ruiz, Sebastián León. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Hurtado, Rafael. Universidad Nacional de Jujuy; Argentina.Fil: Alegría Jiménez, Alfredo. Universidad Técnica Federico Santa María. Departamento de Matemática; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Departamento de Ingeniería en Minas; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Advanced Mining Technology Center; Chile.Fil: Álvarez-Vaz, Ramón. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Massa, Fernando. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Vernazza, Elena. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Lezcano, Mikaela. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Urruticoechea, Alar. Universidad Católica del Uruguay. Facultad de Ciencias de la Salud. Departamento de Neurocognición; Uruguay.Fil: del Callejo Canal, Diana. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Canal Martínez, Margarita. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Ruggia, Ornela. CONICET; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de desarrollo rural; Argentina.Fil: Tolosa, Leticia Eva. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Rojo, María Paula. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Nicolas, María Claudia. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Barbaroy, Tomás. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Villarreal, Fernanda. CONICET, Universidad Nacional del Sur. Instituto de Matemática de Bahía Blanca (INMABB); Argentina.Fil: Pisani, María Virginia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Quintana, Alicia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Elorza, María Eugenia. CONICET. Universidad Nacional del Sur. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Peretti, Gianluca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Paccapelo, María Valeria. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Cuesta, Cristina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Saenz, José Luis. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Luna, Silvia. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Paredes, Paula. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Maglione, Dora. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Rosas, Juan E. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Pérez de Vida, Fernando. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Marella, Muzio. Sociedad Anónima Molinos Arroceros Nacionales (SAMAN); Uruguay.Fil: Berberian, Natalia. Universidad de la República. Facultad de Agronomía; Uruguay.Fil: Ponce, Daniela. Universidad Estadual Paulista. Facultad de Medicina; Brasil.Fil: Silveira, Liciana Vaz de A. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Freitas Galletti, Agda Jessica de. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Bellassai, Juan Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Pappaterra, María Lucía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Ojeda, Silvia María. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.Fil: Ascua, Melina Belén. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Roldán, Dana Agustina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Rodi, Ayrton Luis. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ventre, Giuliana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: González, Agustina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Palacio, Gabriela. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Bigolin, Sabina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Ferrero, Susana. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Del Medico, Ana Paula. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Pratta, Guillermo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Tenaglia, Gerardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Instituto de Investigación y Desarrollo Tecnológico para la Agricultura Familiar; Argentina.Fil: Lavalle, Andrea. Universidad Nacional del Comahue. Departamento de Estadística; Argentina.Fil: Demaio, Alejo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Hernández, Paz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Di Palma, Fabricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Calizaya, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Avalis, Francisca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Fernícola, Marcela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Nuñez, Myriam. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Dundray, , Fabián. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Calviño, Amalia. Universidad de Buenos Aires. Instituto de Química y Metabolismo del Fármaco. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Farfán Machaca, Yheni. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Paucar, Guillermo. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Coaquira, Frida. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Escuela de posgrado UNSAAC; Argentina.Fil: Ferreri, Noemí M. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Pascaner, Melina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Martinez, Facundo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Bossolasco, María Luisa. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo; Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Valentini, Gabriel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria INTA San Pedro; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C.. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Grendas, Leandro. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Daray, Federico. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Daray, Federico. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Leal, Danilo. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Nicolis, Orietta. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Bonadies, María Eugenia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Ponteville, Christiane. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Dillon, Justina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Carnevali, Graciela H. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Justo, Claudio Eduardo. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Agrimensura. Grupo de Aplicaciones Matemáticas y Estadísticas (UIDET); Argentina.Fil: Iglesias, Maximiliano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Gómez, Pablo Sebastián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Sociales. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Real, Ariel Hernán. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Vargas, Silvia Lorena. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: López Calcagno, Yanil. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Batto, Mabel. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Sampaolesi, Edgardo. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Tealdi, Juan Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: García Bazán, Gaspar. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Monroy Caicedo, Xiomara Alejandra. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Bermúdez Rubio, Dagoberto. Universidad Santo Tomás. Facultad de Estadística; Colombia.Fil: Ricci, Lila. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro Marplatense de Investigaciones Matemáticas; Argentina.Fil: Kelmansky, Diana Mabel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Rapelli, Cecilia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: García, María del Carmen. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Bussi, Javier. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Méndez, Fernanda. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística (IITAE); Argentina.Fil: García Mata, Luis Ángel. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Ramírez González, Marco Antonio. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Rossi, Laura. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Vicente, Gonzalo. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Universidad Pública de Navarra. Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas; España.Fil: Scavino, Marco. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Estragó, Virginia. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Muñoz, Matías. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Castrillejo, Andrés. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Da Rocha, Naila Camila. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP. Departamento de Bioestadística; BrasilFil: Macola Pacheco Barbosa, Abner. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP; Brasil.Fil: Corrente, José Eduardo. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho – UNESP. Instituto de Biociencias. Departamento de Bioestadística; Brasil.Fil: Spataro, Javier. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Salvatierra, Luca Mauricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Nahas, Estefanía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Márquez, Viviana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Boggio, Gabriela. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Arnesi, Nora. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Harvey, Guillermina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Wojdyla, Daniel. Duke University. Duke Clinical Research Institute; Estados Unidos.Fil: Blasco, Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Economía y Finanzas; Argentina.Fil: Stanecka, Nancy. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Caro, Valentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Sigal, Facundo. Universidad Austral. Facultad de Ciencias Empresariales. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Blacona, María Teresa. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Rodriguez, Norberto Vicente. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: Loiacono, Karina Valeria. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: García, Gregorio. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Funkner, Sofía. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Dieser, María Paula. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Peitton, Lucas. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística; Argentina. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Borgognone, María Gabriela. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Terreno, Dante D. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Castro González, Enrique L. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Roldán, Janina Micaela. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: González, Gisela Paula. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina. Universidad Nacional del Sur; Argentina.Fil: De Santis, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Geri, Milva. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Geri, Milva. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Marfia, Martín. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Kudraszow, Nadia L. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de Matemática de La Plata; Argentina.Fil: Closas, Humberto. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Amarilla, Mariela. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Jovanovich, Carina. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: de Castro, Idalia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Franchini, Noelia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Cruz, Rosa. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Dusicka, Alicia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Quaglino, Marta. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Kalauz, Roberto José Andrés. Investigador Independiente; Argentina.Fil: González, Mariana Verónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemáticas; Argentina.Fil: Lescano, Maira Celeste.