Does IGFR1 inhibition result in increased muscle mass loss in patients undergoing treatment for pancreatic cancer?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: IGF-1 plays a role in the growth of multiple tumor types, including pancreatic cancer. IGF-1 also serves as a growth factor for muscle. The impact of therapeutic targeting of IGF-1 on muscle mass is unknown. METHODS: We evaluated muscle mass at L3 in patients enrolled in a randomized phase II study of MK-0646 (M), a monoclonal antibody directed against the IGF-1 protein, in patients with metastatic pancreatic cancer (MPC). Two different doses of M were tested, 5 and 10 mg/kg. We used the Slice-o-matic (ver 4.3) software to segregate CT images into muscle and fat components and measured muscle area (cm(2)) at baseline and after 2 and 4 months of treatment. Patients received either gemcitabine with erlotinib (G + E), G + E + M, or G + M. Differences between the groups were compared using t tests. RESULTS: Fifty-three patients had both baseline and 2-month imaging available for analysis. Of these, 42 received M with their chemo, and 11 had G + E only. After 2 months of treatment, both groups demonstrated decrease in muscle mass. G + E patients lost 5.6 % of muscle mass; M patients lost 9.1 and 8.6 % after treatment with 5 and 10 mg/kg, respectively (p = 0.53). Patients demonstrating a response lost less muscle (median 4.6 %) than those with stable disease (9.6 %) and progressive disease (8.9 %, p = 0.14). Muscle retention from baseline to 2-month imaging, defined as loss of <6 cm(2) of muscle, correlated with better survival than those patients demonstrating a muscle loss (HR 0.51, p = 0.03). CONCLUSIONS: MPC patients can be expected to lose muscle mass even while having clinical benefit (PR or SD) from chemotherapy. Muscle loss correlated with a risk of study drop-out and death. There was a non-significant trend toward greater muscle mass loss in patients on anti-IGF-1R therapy. However, it is unclear if this loss translates into functional differences between patients.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 tête enseignante, 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 ».