RARE-45. ACTIVITY OF LAROTRECTINIB IN TRK FUSION CANCER PATIENTS WITH PRIMARY CENTRAL NERVOUS SYSTEM TUMORS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND TRK fusions are oncogenic drivers of a variety of tumors, many of which can involve the central nervous system (CNS). Larotrectinib is a selective TRK inhibitor FDA-approved for the treatment of TRK fusion cancers (Drilon et al., NEJM 2018). Here we report on the clinical activity of larotrectinib in an expanded set of TRK fusion-positive primary CNS tumors. METHODS Patients with primary CNS tumors harboring a TRK fusion treated with larotrectinib on two clinical trials (NCT02637687 and NCT02576431) were identified by local molecular testing. Larotrectinib was administered until disease progression, withdrawal, or unacceptable toxicity. Disease status was investigator assessed (RANO). Data cutoff: February 19, 2019. RESULTS 18 patients with various histological types of glial tumors (11 high-grade, 4 low-grade, 3 unknown) were identified. The patients had gene fusions involving NTRK2 (n=13), NTRK1 (n=2) and NTRK3 (n=2); one was not determined. Median age was 10 years (range 1–79); 14 patients were pediatric (< 18). In 14 evaluable patients, the objective response rate was 36% (2 CR, 3 PR), with responses seen in high- and low-grade disease and across histologies. Nine patients had SD. The 24-week disease control rate was 71%. The duration of treatment ranged from 0.03+ to 16.6+ months. One patient (3.7 years old) with glioblastoma progressed after 5.5 months on larotrectinib. Sequencing revealed a solvent front mutation and the patient was subsequently enrolled in compassionate use protocol for BAY2731954 (formerly known as LOXO-195). CONCLUSION Larotrectinib is active in patients with TRK fusion cancer with intracranial disease. Confirmed responses and durable disease control were seen in primary CNS tumors of various grades and histologies. These results further support expanded testing for NTRK gene fusions in patients with primary CNS tumors.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».