Pointed Progress in Second-Line Advanced Non–Small-Cell Lung Cancer: The Rapidly Evolving Field of Checkpoint Inhibition
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Non-small-cell lung cancer (NSCLC) is globally prevalent and associated with high rates of mortality. Immune checkpoint pathways are often exploited by tumors to evade immunity-mediated destruction, and checkpoint inhibitors can reactivate tumor-related immune responses. This review considers available clinical evidence for the use of checkpoint inhibitors in the treatment of second-line advanced NSCLC. METHODS: Our systematic search revealed 20 clinical trials evaluating checkpoint inhibitors in the second-line setting, three of which were randomized trials comparing programmed cell death protein 1 and programmed death ligand 1 (PD-L1) inhibitors to docetaxel, the current standard of care in this setting. RESULTS: A randomized phase II trial comparing the PD-L1 inhibitor atezolizumab to docetaxel did not demonstrate improved survival for atezolizumab in patients overall, although a trend toward improved survival with increased PD-L1 expression was apparent. Twin phase III trials showed significantly improved survival for the programmed cell death protein 1 inhibitor nivolumab compared with docetaxel in patients with both squamous and nonsquamous disease. PD-L1 expression correlated with improved survival in patients with nonsquamous disease, and patients with low levels of PD-L1 expression (< 10%) and those with EGFR mutations are unlikely to benefit. Checkpoint inhibitor therapy is generally well tolerated and associated with low rates of grade 3 or 4 adverse events compared with standard care. CONCLUSION: Level 1 evidence exists to support the use of nivolumab as second-line treatment of patients with squamous advanced NSCLC, as well as in select patients with nonsquamous disease. Benefits remain unknown in patients with targetable driver mutations, and use of PD-L1 expression to guide therapy remains controversial. Results from ongoing randomized trials evaluating biomarkers and other checkpoint inhibitors will further our understanding of this rapidly evolving area of oncology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».