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Enregistrement W2916451481 · doi:10.1200/jco.18.01042

First-Line Nivolumab Plus Ipilimumab in Advanced Non–Small-Cell Lung Cancer (CheckMate 568): Outcomes by Programmed Death Ligand 1 and Tumor Mutational Burden as Biomarkers

2019· article· en· W2916451481 sur OpenAlexaff
Neal Ready, Matthew D. Hellmann, Mark M. Awad, Gregory A. Otterson, Martin Gutierrez, Justin F. Gainor, Hossein Borghaei, Jacques Jolivet, Leora Horn, Mihaela Mates, Julie R. Brahmer, Ian Rabinowitz, Pavan S. Reddy, Jason Chesney, James Michael Orcutt, David R. Spigel, Martin Reck, Kenneth J. O’Byrne, Luis Paz‐Ares, Wenhua Hu, Kim E. Zerba, Xuemei Li, Brian Lestini, William J. Geese, Joseph D. Szustakowski, George Green, Chang Han, Suresh S. Ramalingam

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensKingston Health Sciences CentreCegep de Saint Jerome
Organismes subventionnairesJanssen PharmaceuticalsFoundation MedicineEMD SeronoGenentechEisaiPfizerModernaIncyteAgios PharmaceuticalsSyndax PharmaceuticalsTakeda OncologyMirati TherapeuticsAcceleronClovis OncologyTG TherapeuticsAstraZenecaNovocureRegeneron PharmaceuticalsArray BioPharmaKaryopharm TherapeuticsUniversity of PennsylvaniaAmgenJounce TherapeuticsAriad PharmaceuticalsDaiichi Sankyo EuropeNational Cancer InstituteGilead SciencesSanofiCelgeneIgnytaOno PharmaceuticalEli Lilly and CompanyBristol-Myers Squibb
Mots-clésNivolumabMedicineIpilimumabInternal medicineLung cancerOncologyClinical endpointCancerImmunotherapyClinical trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE CheckMate 568 is an open-label phase II trial that evaluated the efficacy and safety of nivolumab plus low-dose ipilimumab as first-line treatment of advanced/metastatic non–small-cell lung cancer (NSCLC). We assessed the association of efficacy with programmed death ligand 1 (PD-L1) expression and tumor mutational burden (TMB). PATIENTS AND METHODS Two hundred eighty-eight patients with previously untreated, recurrent stage IIIB/IV NSCLC received nivolumab 3 mg/kg every 2 weeks plus ipilimumab 1 mg/kg every 6 weeks. The primary end point was objective response rate (ORR) in patients with 1% or more and less than 1% tumor PD-L1 expression. Efficacy on the basis of TMB (FoundationOne CDx assay) was a secondary end point. RESULTS Of treated patients with tumor available for testing, 252 patients (88%) of 288 were evaluable for PD-L1 expression and 98 patients (82%) of 120 for TMB. ORR was 30% overall and 41% and 15% in patients with 1% or greater and less than 1% tumor PD-L1 expression, respectively. ORR increased with higher TMB, plateauing at 10 or more mutations/megabase (mut/Mb). Regardless of PD-L1 expression, ORRs were higher in patients with TMB of 10 or more mut/Mb (n = 48: PD-L1, ≥ 1%, 48%; PD-L1, < 1%, 47%) versus TMB of fewer than 10 mut/Mb (n = 50: PD-L1, ≥ 1%, 18%; PD-L1, < 1%, 5%), and progression-free survival was longer in patients with TMB of 10 or more mut/Mb versus TMB of fewer than 10 mut/Mb (median, 7.1 v 2.6 months). Grade 3 to 4 treatment-related adverse events occurred in 29% of patients. CONCLUSION Nivolumab plus low-dose ipilimumab was effective and tolerable as a first-line treatment of advanced/metastatic NSCLC. TMB of 10 or more mut/Mb was associated with improved response and prolonged progression-free survival in both tumor PD-L1 expression 1% or greater and less than 1% subgroups and was thus identified as a potentially relevant cutoff in the assessment of TMB as a biomarker for first-line nivolumab plus ipilimumab.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,374 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations596
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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