<i>EGFR</i> -Mutant Adenocarcinomas That Transform to Small-Cell Lung Cancer and Other Neuroendocrine Carcinomas: Clinical Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Approximately 3% to 10% of EGFR (epidermal growth factor receptor) -mutant non-small cell lung cancers (NSCLCs) undergo transformation to small-cell lung cancer (SCLC), but their clinical course is poorly characterized. METHODS: We retrospectively identified patients with EGFR-mutant SCLC and other high-grade neuroendocrine carcinomas seen at our eight institutions. Demographics, disease features, and outcomes were analyzed. RESULTS: We included 67 patients-38 women and 29 men; EGFR mutations included exon 19 deletion (69%), L858R (25%), and other (6%). At the initial lung cancer diagnosis, 58 patients had NSCLC and nine had de novo SCLC or mixed histology. All but these nine patients received one or more EGFR tyrosine kinase inhibitor before SCLC transformation. Median time to transformation was 17.8 months (95% CI, 14.3 to 26.2 months). After transformation, both platinum-etoposide and taxanes yielded high response rates, but none of 17 patients who received immunotherapy experienced a response. Median overall survival since diagnosis was 31.5 months (95% CI, 24.8 to 41.3 months), whereas median survival since the time of SCLC transformation was 10.9 months (95% CI, 8.0 to 13.7 months). Fifty-nine patients had tissue genotyping at first evidence of SCLC. All maintained their founder EGFR mutation, and 15 of 19 with prior EGFR T790M positivity were T790 wild-type at transformation. Other recurrent mutations included TP53, Rb1, and PIK3CA. Re-emergence of NSCLC clones was identified in some cases. CNS metastases were frequent after transformation. CONCLUSION: There is a growing appreciation that EGFR-mutant NSCLCs can undergo SCLC transformation. We demonstrate that this occurs at an average of 17.8 months after diagnosis and cases are often characterized by Rb1, TP53, and PIK3CA mutations. Responses to platinum-etoposide and taxanes are frequent, but checkpoint inhibitors yielded no responses. Additional investigation is needed to better elucidate optimal strategies for this group.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».