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Enregistrement W3032740647 · doi:10.1200/jco.2020.38.15_suppl.8500

First-in-human phase I study of the novel CELMoD agent CC-92480 combined with dexamethasone (DEX) in patients (pts) with relapsed/refractory multiple myeloma (RRMM).

2020· article· en· W3032740647 sur OpenAlexaff
Paul G. Richardson, Annette Juul Vangsted, Karthik Ramasamy, Suzanne Trudel, Joaquín Martínez‐López, María‐Victoria Mateos, Paula Rodríguez‐Otero, Sagar Lonial, Rakesh Popat, Albert Oriol, Chatchada Karanes, Robert Z. Orlowski, Jesús G. Berdeja, Lilly Wong, Chenyang Shi, Manisha Lamba, Evelyn Barnett, Daniel W. Pierce, Michael Pourdehnad, Nizar J. Bahlis

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Degradation and Inhibitors
Établissements canadiensUniversity of CalgaryPrincess Margaret Cancer CentreInstitute of Cancer ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePomalidomideLenalidomideTolerabilityNeutropeniaAdverse effectInternal medicineDexamethasoneMultiple myelomaBortezomibFebrile neutropeniaGastroenterologyPharmacologyOncologyToxicity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

8500 Background: CC-92480 is a novel cereblon E3 ligase modulator (CELMoD) agent designed for rapid, maximal degradation of Ikaros and Aiolos. In vitro, it has enhanced antiproliferative and tumoricidal activity in MM cell lines, including those resistant to lenalidomide (LEN) and pomalidomide (POM), with strong immune stimulatory activity. Methods: A phase 1, multicenter, dose-escalation study evaluated the maximum tolerated dose (MTD), recommended phase 2 dose, safety, tolerability, and pharmacokinetics of CC-92480 + DEX in heavily pretreated RRMM pts. Eligible pts had progression on or within 60 days of their last MM therapy and were either resistant or intolerant to, or not otherwise candidates for currently available therapies. Several treatment schedules tested escalating doses of CC-92480 + DEX (40 mg; 20 mg if ≥75 yrs). Results: As of Dec 24, 2019, 66 pts had received CC-92480 + DEX. Median age was 67 yrs (range 40–78), median number of prior regimens was 6 (range 2–13). Prior therapies included stem cell transplantation (67%), bortezomib (92%), LEN (89%), POM (83%), and anti-CD38 antibodies (78%). CC-92480 doses explored included 0.1–1.0 mg QD (10/14 days × 2), 0.8–1.0 mg QD (21/28 days), 0.2–0.8 mg BID (3/14 days × 2), and 1.6–2.0 mg QD (7/14 days × 2). MTD was 1.0 mg for both 10/14 × 2 and 21/28 schedules. Grade 3–4 treatment-emergent adverse events (TEAEs) were reported in 58 (88%) pts. Most frequent grade 3–4 TEAEs included neutropenia (53%), infections (30%), anemia (29%), and thrombocytopenia (17%), with 9% grade 3 fatigue. Among different cohorts,10 pts had dose-limiting toxicities (the majority related to neutropenia). Overall response rate (ORR) was 21% (9 very good partial responses [VGPRs]; 5 PRs) for efficacy evaluable population (n = 66). Efficacy was dose and schedule dependent; across two 1.0 mg QD schedules (10/14 × 2 and 21/28), 10 of 21 (48%) pts responded (7 VGPR and 3 PR), with response independent of immunomodulatory drug (IMiD) refractoriness. Plasma exposure increase and peripheral blood Ikaros and Aiolos degradation were dose dependent. Ikaros and Aiolos significantly decreased in bone marrow plasma cells of LEN- and POM-refractory pts. Conclusions: TEAEs of CC-92480 were mainly related to myelosuppression in heavily pretreated, including triple-class-refractory, RRMM pts. Promising activity with 48% ORR at therapeutic doses was observed. The study is ongoing to further optimize dose and schedule, with combination studies underway and dose expansion cohorts planned. Clinical trial information: NCT03374085 .

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,275
Score d'incertitude au seuil0,409

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,304 · 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 tête enseignante, 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

Citations45
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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