Activity of cabozantinib (cabo) after PD-1/PD-L1 immune checkpoint blockade (ICB) in metastatic clear cell renal cell carcinoma (mccRCC)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Cabo is approved for mccRCC based on trials in which the vast majority of patients were ICB-naive. We analyzed the activity of cabo in mccRCC patients who had progressed on ICB. Methods: We included 69 patients with mccRCC who received cabo after progression on ICB alone or in combination with VEGF or other therapies. Baseline characteristics, best response (BR, investigator-assessed), time to treatment failure (TTF) and overall survival (OS) were analyzed. Results: Median age was 62 years (range 37-78). Median number of prior therapies was 2 (range 1-10). Median time on prior ICB was 3.9 months (range 0.5-38). Type of prior therapy was ICB single agent (54%) or in combination with a VEGF inhibitor (35%) or other therapies (12%). At time of cabo initiation, IMDC risk groups were 6% good, 67% intermediate and 27% poor. BR was 33% PR, 46% SD, 17% PD, 3% unevaluable. Median follow up after cabo initiation was 12 months. At time of analysis, 35% (n = 24) remained on cabo and median TTF was 6.6 (95%CI: 5.3-8.5) months. Of those discontinuing cabo, 58% (n = 26) received additional therapy. At time of analysis, 62% (n = 43) were alive with 1-year OS rate of 53% (95%CI: 37%-66%).Table: 879PBest Response to CaboNPRSDPDUnevaluableAll patients6923(33%)32(46%)12(17%)2(3%)By prior ICB typeICB alone3716(43%)15(41%)5(14%)1(3%)ICB+VEGF246(25%)12(50%)5(21%)1(4%)ICB+Other81(13%)5(63%)2(25%)By prior ICB duration<6mos4212(29%)22(52%)8(19%)>6mos2711(41%)10(37%)4(15%)2(7%) Open table in a new tab Conclusions: Cabo is active in patients treated after PD-1/PD-L1 based ICB independent of prior combination therapy with VEGF inhibitors, with 79% achieving disease control at minimum. These results support the continued use of cabo irrespective of ICB timing. Equal contribution: BAM, AAL. Legal entity responsible for the study: Dana Farber Cancer institute. Funding: Has not received any funding. Disclosure: B.A. McGregor: Consulting: Exelixis, Genentech, Astellas, Seattle-Genetics, Bayer, Jannsen, AstraZeneca, Pfizer Institutional research: Bristol-Myers-Squibb. L.C. Harshman: Advisory: Bayer, Genentech, Dendreon, Pfizer, Medivation/ Astellas, Kew Group, Theragene, Corvus, Merck, Exelixis; Novartis; Research to the institution: Bayer, Sotio, Bristol-Myers Squib, Merck, Takeda, Dendreon/Valient, Jannsen, Medivation/Astellas, Genentech, Pfizer. M.A. Bilen: Consulting: Exelixis. T.K. Choueiri: Research funding: AstraZeneca, B Bristol-Myers-Squibb MS, Exelixis, Genentech, GSK, Merck, Novartis, Peloton, Pfizer, Roche, Tracon, Eisai; Consulting and Advisory role: AstraZeneca, Bayer, Bristol-Myers-Squibb, Cerulean, Eisai, Foundation Medicine Inc., Exelixis, Genentech, Roche, GlaxoSmithKline, Merck, Novartis, Peloton, Pfizer, Prometheus Labs, Corvus, Ipsen. All other authors have declared no conflicts of interest.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».