A Multicenter Phase II Clinical Trial of Lapatinib (GW572016) in Hormonally Untreated Advanced Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Lapatinib (GW572016) is a selective and potent dual tyrosine kinase inhibitor of the epidermal growth factor 1 (EGFR) and 2 (HER2), approved in the treatment of HER2 positive breast cancer. Since EGFR and HER2 overexpression has also been seen in prostate cancer and appears to correlate with a worse clinical outcome, Lapatinib may represent a novel therapeutic strategy in prostate cancer. This Phase II multicenter clinical trial is the first to evaluate Lapatinib in early stage, hormonally untreated recurrent or metastatic prostate cancer. METHODS: Eligible patients received lapatinib 1500 mg PO daily until progression. The primary end point was prostate specific antigen (PSA) response. Archival tumor tissue was collected for EGFR and HER2 analysis. RESULTS: A total of 23 patients, median age 67, ECOG PS 0-2, mean baseline PSA 7.5, were evaluable for response. In total, 125 cycles were administered. The most frequent adverse events were lymphopenia, fatigue, rash, dyspepsia, and diarrhea. Grade 3+ increased alanine aminotransferase (ALT) was reported in 2 patients, and grade 4 blurry vision in 1 patient. No PSA responses were seen. Median time to progression (TTP) was 4.6 months and 6 months progression-free estimate was 44.5%. CONCLUSIONS: Lapatinib was well tolerated but like other EGFR- and HER2-targeted agents in advanced HRPC failed to show significant antitumor activity even in this very early stage hormonally untreated population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».