Combined PIK3CA and FGFR Inhibition With Alpelisib and Infigratinib in Patients With PIK3CA-Mutant Solid Tumors, With or Without FGFR Alterations
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE Concurrent PIK3CA mutations and fibroblast growth factor receptor (FGFR) alterations occur in multiple cancer types, including estrogen receptor–positive breast cancer, bladder cancer, and endometrial cancer. In this first-in-human combination trial, we explored safety and preliminary efficacy of combining the PI3Kα selective inhibitor alpelisib with the FGFR1-4 selective inhibitor infigratinib. PATIENTS AND METHODS Patients with PIK3CA-mutant advanced solid tumors, with or without FGFR1-3 alterations, were enrolled in the dose escalation or one of three molecular-defined dose-expansion cohorts. The primary end point was the maximum tolerated dose. Secondary end points included safety, pharmacokinetics, and response. Archival tumor samples were sequenced to explore genomic correlates of response. RESULTS In combination, both agents were escalated to full, single-agent recommended doses (alpelisib, 300 mg per day continuously; infigratinib, 125 mg per day 3 weeks on followed by 1 week off). The toxicity profile of the combination was consistent with the established safety profile of each agent, although 71% of all patients required at least one treatment interruption or dose reduction. Molecularly selected dose expansions in breast cancer and other solid tumors harboring PIK3CA mutations, alone or in combination with FGFR alterations, identified sporadic responses, predominately in tumor types and genotypes previously defined to have sensitivity to these agents. CONCLUSION The combination of alpelisib and infigratinib can be administered at full single-agent doses, although the high rate of dose interruption or reduction suggests long-term tolerability may be challenging. In exploratory signal-seeking cohorts of patients harboring dual PIK3CA and FGFR1-3 alterations, no clear evidence of synergistic activity was observed.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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.
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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 découle