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Enregistrement W3030545184 · doi:10.1200/jco.2020.38.15_suppl.3605

Efficacy and safety of entrectinib in patients (pts) with <i>NTRK</i>-fusion positive (<i>NTRK</i>-fp) solid tumors: An updated integrated analysis.

2020· article· en· W3030545184 sur OpenAlexaff
Christian Rolfo, Filippo de Braud, Robert C. Doebele, Alexander Drilon, Salvatore Siena, Manish R. Patel, Byoung Chul Cho, Stephen V. Liu, Myung‐Ju Ahn, Chao‐Hua Chiu, Anna F. Farago, Kōichi Goto, Jeeyun Lee, Lyudmila Bazhenova, Marwan Fakih, Brian Simmons, Bethany Pitcher, Xinhui Huang, George D. Demetri

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensRoche (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineOncologyClinical trialTrk receptorPopulationClinical endpointPhases of clinical researchProgression-free survivalOverall survivalReceptorNeurotrophin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

3605 Background: NTRK gene fusions lead to transcription of chimeric TRK proteins with overexpressed kinase function. Entrectinib is a potent inhibitor of TRKA/B/C. In phase 1/2 studies (ALKA, STARTRK-1, STARTRK-2; EudraCT 2012-000148-88; NCT02097810; NCT02568267), entrectinib was effective in pts with NTRK-fp solid tumors. We present updated data in a larger population with longer follow-up. Methods: In this integrated analysis of adult pts from 3 phase 1/2 trials (data cut-off 31 Oct 2018), tumors were assessed by blinded independent central review (BICR) with RECIST v1.1 (end of cycle 1; then every 8 wks). Primary endpoints were overall response rate (ORR) and duration of response (DOR). Secondary endpoints were progression-free survival (PFS), overall survival (OS), efficacy in pts with/without baseline CNS disease, and safety. Results: There were 74 evaluable pts with advanced/metastatic NTRK-fp solid tumors (Table). Median duration of survival follow-up in all pts was 14.2 mo (range 0.1–29.7). BICR ORR was 63.5% (95% CI 51.5–74.4), with 5 complete responses (6.8%). Median BICR DOR was 12.9 mo (95% CI 9.3–NE); median BICR PFS was 11.2 mo (95% CI 8.0–15.7); median OS was 23.9 mo (16.0–NE). In pts with no baseline CNS disease (investigator-assessed; n=55), BICR ORR was 65.5% (95% CI 51.4–77.8) and median BICR DOR in responders was 12.9 mo (95% CI 9.3–NE). In pts with baseline CNS disease (investigator-assessed; n=19), BICR ORR was 57.9% (95% CI 33.5–79.8) and median BICR DOR in responders was 6.0 mo (95% CI 4.2–NE). Safety was in line with that previously reported; the most common ≥grade 3 treatment-related AEs were weight gain (8, 7.1%), anemia (8, 7.1%), and fatigue (7, 6.2%). Conclusions: In this updated analysis, including more pts and longer follow-up, entrectinib continued to demonstrate clinically meaningful responses in pts with NTRK-fp solid tumors, with and without baseline CNS disease. Clinical trial information: NCT02097810, NCT02568267 . [Table: see text]

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,396 · 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'étudeObservationnel
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

Citations34
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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