Treatment effects (TEs) of EGFR monoclonal antibodies (mAbs) in metastatic colorectal cancer (mCRC) patients (pts) with KRAS, NRAS, and BRAF mutation (MT) status: Individual patient data (IPD) meta-analysis of randomized trials from the ARCAD database.
Notice bibliographique
Résumé
4090 Background: EGFR mAbs have become incorporated into clinical practice for the management of mCRC over the last decade. KRAS and NRAS mutations are used as predictive biomarkers and BRAF V600E mutations are associated with an adverse prognosis. The observed TE within biomarker subpopulations has varied between studies. Methods: IPD from randomized trials with head-to-head comparison between EGFR mAb versus no EGFR mAb (chemotherapy alone or BSC) in mCRC, across all lines of therapy (first, second and later), were pooled. Biomarker subpopulations are defined in the table. Overall survival (OS) and progression-free survival (PFS) were compared between groups by Cox model, stratified by studies and adjusted by age, gender, and performance status. TEs were estimated by adjusted hazard ratio (HRadj) and 95% confidence interval (CI). Within each biomarker subgroup, EGFR mAb efficacy was explored according to multiple exploratory factors, including line of therapy, type of backbone chemo, gender, sidedness and site of metastasis. Interaction tests were performed. P-values < 0.01 were considered statistically significant to account for multiple comparisons. Results: 5729 pts from 8 studies with data available for ≥ 1 biomarker were analysed. PFS benefits (median 9.2 mos in EGFR mAbs, 8.0 mos in no EGFR mAbs) were confirmed in triple-WT pts, but not for OS (refer to table). No OS/PFS benefits were observed for pts with any of the MT tumors. Exploratory analyses showed a potential detrimental TE of EGFR mAbs in KRAS MT mCRC with liver metastasis (OS: HRadj 1.22, p = .003, pinteraction .0056; PFS: HRadj 1.24, p = .0009, pinteraction .0008). These results were confirmed within the subgroup of pts with all 3 biomarkers available. Conclusions: This is the largest IPD analysis to explore the predictive value of RAS/BRAF biomarkers in mCRC. Our findings demonstrate that there is no evidence of efficacy of EGFR mAbs in KRAS, BRAF and/or NRAS MT mCRC. EGFR mAbs might have a detrimental effect in KRAS MT mCRC with liver metastases. [Table: see text]
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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 | 0,012 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».