Turning <i>EGFR</i> mutation-positive non-small-cell lung cancer into a chronic disease: optimal sequential therapy with EGFR tyrosine kinase inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
Four epidermal growth factor receptor (EGFR) tyrosine kinase inhibitors (TKIs), erlotinib, gefitinib, afatinib and osimertinib, are currently available for the management of EGFR mutation-positive non-small-cell lung cancer (NSCLC), with others in development. Although tumors are exquisitely sensitive to these agents, acquired resistance is inevitable. Furthermore, emerging data indicate that first- (erlotinib and gefitinib), second- (afatinib) and third-generation (osimertinib) EGFR TKIs differ in terms of efficacy and tolerability profiles. Therefore, there is a strong imperative to optimize the sequence of TKIs in order to maximize their clinical benefit. Osimertinib has demonstrated striking efficacy as a second-line treatment option in patients with T790M-positive tumors, and also confers efficacy and tolerability advantages over first-generation TKIs in the first-line setting. However, while accrual of T790M is the most predominant mechanism of resistance to erlotinib, gefitinib and afatinib, resistance mechanisms to osimertinib have not been clearly elucidated, meaning that possible therapy options after osimertinib failure are not clear. At present, few data comparing sequential regimens in patients with EGFR mutation-positive NSCLC are available and prospective clinical trials are required. This article reviews the similarities and differences between EGFR TKIs, and discusses key considerations when assessing optimal sequential therapy with these agents for the treatment of EGFR mutation-positive NSCLC.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».