MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3032353482 · doi:10.1200/jco.2020.38.15_suppl.9517

Correlation of baseline molecular and clinical variables with ALK inhibitor efficacy in ALTA-1L.

2020· article· en· W3032353482 sur OpenAlexaff
D. Ross Camidge, Huifeng Niu, Hye Ryun Kim, James Chih‐Hsin Yang, Myung‐Ju Ahn, Jacky Yu-Chung Li, Maximilian J. Hochmair, Angelo Delmonte, Alexander I. Spira, Rosario García Campelo, Fabrice Barlési, Geoffrey Liu, Marcello Tiseo, Cong Li, Miguel Williams, Hyunjin Shin, Pingkuan Zhang, Sanjay Popat

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrizotinibMedicineInternal medicineLung cancerALK inhibitorFusion geneROS1Anaplastic lymphoma kinasePopulationOncologyCancerCancer researchAdenocarcinomaGeneBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

9517 Background: Efficacy of ALK TKIs in patients (pts) with ALK+ non-small cell lung cancer (NSCLC) varies. We evaluated the impact of EML4-ALK fusion variants and other baseline (BL) molecular and clinical variables on clinical efficacy of brigatinib (BRG) vs crizotinib (CRZ) as first ALK TKI therapy in pts with ALK+ NSCLC in the phase 3 ALTA-1L (NCT02737501) trial. Methods: Plasma samples were collected at screening for molecular genetic analysis of ALK and other genes implicated in NSCLC by next-generation sequencing. Exploratory analyses were performed to identify associations of clinical outcomes with oncogenic alterations including ALK fusion variants and TP53 status. Results: 124 BL samples were collected from 136 BRG-treated pts and 127 from 137 CRZ-treated pts. Pts with plasma samples were representative of the intent-to-treat population. BL ALK fusion detection rate was 52% (65/124) and 54% (68/127) in the BRG and CRZ arms, respectively, of which 83% (54/65) and 93% (63/68) were EML4-ALK fusions. In pts with detectable EML4-ALK fusions, the three predominant EML4-ALK fusion variants (V1, V2, V3) were equally distributed between arms; V1 and V3 were most prevalent (BRG/CRZ: V1, 42%/47%; V3, 42%/33%) but V1 was more frequent than V3 in pts without BL brain metastasis (47% vs 36%) or prior chemotherapy (45% vs 35%). Gender and age did not impact variant type. BRG showed higher ORR and improved mPFS vs CRZ in all variant subgroups; pts with V3 had poorer PFS compared with V1 and V2 regardless of treatment (Table). In pts with V3, BRG showed significantly improved PFS (HR=0.273, 95% CI 0.125, 0.597) and higher ORR (84% vs 67%) vs CRZ. TP53 mutation was detected in 30% (37/124) of pts in BRG arm and 26% (33/127) in CRZ arm. In pts with detectable ALK fusion, TP53 mutation showed poorer PFS in both arms than nonmutant/undetected cases (Table). BRG had better ORR and PFS vs CRZ in pts regardless of TP53 mutation status. Additional analyses of BL variables are ongoing. Conclusions: EML4-ALK fusion variant 3 and TP53 mutation were identified as poor prognosis biomarkers in ALK+ NSCLC. BRG demonstrated better efficacy than CRZ as first-line therapy in pts regardless of EML4-ALK fusion variant and TP53 mutation status. These findings may help define areas of greatest unmet need. Clinical trial information: NCT02737501 . [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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,408 · 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

Citations23
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical OncologyMême sujetLung Cancer Treatments and MutationsTravaux en français237 207