Comprehensive Biomarker Analysis and Final Efficacy Results of Sorafenib in the BATTLE Trial
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To report the clinical efficacy of sorafenib and to evaluate biomarkers associated with sorafenib clinical benefit in the BATTLE (Biomarker-Integrated Approaches of Targeted Therapy for Lung Cancer Elimination) program. PATIENTS AND METHODS: Patients with previously treated non-small cell lung cancer (NSCLC) received sorafenib until progression or unacceptable toxicity. Eight-week disease control rate (DCR), progression-free survival (PFS), and overall survival (OS) were assessed. Prespecified biomarkers included K-RAS, EGFR, and B-RAF mutations, and EGFR gene copy number. Gene expression profiles from NSCLC cell lines and patient tumor biopsies with wild-type EGFR were used to develop a sorafenib sensitivity signature (SSS). RESULTS: A total of 105 patients were eligible and randomized to receive sorafenib. Among 98 patients evaluable for eight-week DCR, the observed DCR was 58.2%. The median PFS and OS were 2.83 [95% confidence interval (CI), 2.04-3.58] and 8.48 months (95% CI, 5.78-10.97), respectively. Eight-week DCR was higher in patients with wild-type EGFR than patients with EGFR mutation (P = 0.012), and in patients with EGFR gene copy number gain (FISH-positive) versus patients FISH-negative (P = 0.048). In wild-type EGFR tumors, the SSS was associated with improved PFS (median PFS 3.61 months in high SSS vs. 1.84 months in low SSS; P = 0.026) but not with eight-week DCR. Increased expression of fibroblast growth factor-1, NF-κB, and hypoxia pathways were identified potential drivers of sorafenib resistance. CONCLUSION: Sorafenib demonstrates clinical activity in NSCLC, especially with wild-type EGFR. SSS was associated with improved PFS. These data identify subgroups that may derive clinical benefit from sorafenib and merit investigation in future trials.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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)
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 ».