LGG-46. TRAMETINIB THERAPY IN PEDIATRIC PATIENTS WITH LOW-GRADE GLIOMAS (LGG) WITH BRAF GENE FUSION; A DISEASE-SPECIFIC COHORT IN THE FIRST PEDIATRIC TESTING OF TRAMETINIB
Notice bibliographique
Résumé
LGG is the most prevalent childhood brain tumor. BRAF fusions drive constitutive activation of BRAF and tumorigenesis. We report results of trametinib, a MEK1/2 inhibitor, in pediatric patients with LGG with BRAF fusion. This phase 1/2 trial (NCT02124772) enrolled pediatric patients (≤18 y) with refractory/recurrent tumors. We report results from interim analysis of pediatric patients with LGG harboring BRAF fusion. Trametinib was dosed at 4 dose levels in part A (0.0125, 0.025, 0.04, and 0.032 mg/kg/d) and at 0.025 mg/kg/day in the expansion cohort. Tumor assessments were performed every 8 weeks by MRI, including T2-FLAIR sequences, using RANO criteria. Twenty-three patients were enrolled across cohorts. Median age of patients was 8 y (range, 2-18) and 13 of 23 were male. At data cutoff, 15 patients were ongoing. One patient discontinued with progressive disease (PD) at 35 weeks, 4 due to adverse events (AEs), 2 per investigator discretion, and 1 per consent withdrawal. The most common treatment-related AEs were diarrhea (14), rash (13), paronychia (9), and maculopapular rash (8). There were no deaths on study. Confirmed partial responses were observed in 3 patients by investigator and 1 patient by independent review. No patients had best response of PD. All responses were ongoing at the data cutoff (all >1 y), and 12 patients had ongoing stable disease (49-121 weeks). In pediatric patients with pretreated LGG and BRAF fusion, trametinib was well tolerated, with 1 independently confirmed RANO response, and most patients were without PD >1 y.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».