Neratinib Efficacy and Circulating Tumor DNA Detection of <i>HER2</i> Mutations in <i>HER2</i> Nonamplified Metastatic Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Based on promising preclinical data, we conducted a single-arm phase II trial to assess the clinical benefit rate (CBR) of neratinib, defined as complete/partial response (CR/PR) or stable disease (SD) ≥24 weeks, in HER2mut nonamplified metastatic breast cancer (MBC). Secondary endpoints included progression-free survival (PFS), toxicity, and circulating tumor DNA (ctDNA) HER2mut detection. Experimental Design: Tumor tissue positive for HER2mut was required for eligibility. Neratinib was administered 240 mg daily with prophylactic loperamide. ctDNA sequencing was performed retrospectively for 54 patients (14 positive and 40 negative for tumor HER2mut). Results: Nine of 381 tumors (2.4%) sequenced centrally harbored HER2mut (lobular 7.8% vs. ductal 1.6%; P = 0.026). Thirteen additional HER2mut cases were identified locally. Twenty-one of these 22 HER2mut cases were estrogen receptor positive. Sixteen patients [median age 58 (31–74) years and three (2–10) prior metastatic regimens] received neratinib. The CBR was 31% [90% confidence interval (CI), 13%–55%], including one CR, one PR, and three SD ≥24 weeks. Median PFS was 16 (90% CI, 8–31) weeks. Diarrhea (grade 2, 44%; grade 3, 25%) was the most common adverse event. Baseline ctDNA sequencing identified the same HER2mut in 11 of 14 tumor-positive cases (sensitivity, 79%; 90% CI, 53%–94%) and correctly assigned 32 of 32 informative negative cases (specificity, 100%; 90% CI, 91%–100%). In addition, ctDNA HER2mut variant allele frequency decreased in nine of 11 paired samples at week 4, followed by an increase upon progression. Conclusions: Neratinib is active in HER2mut, nonamplified MBC. ctDNA sequencing offers a noninvasive strategy to identify patients with HER2mut cancers for clinical trial participation. Clin Cancer Res; 23(19); 5687–95. ©2017 AACR.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».