A Biomarker-enriched, Randomized Phase II Trial of Adavosertib (AZD1775) Plus Paclitaxel and Carboplatin for Women with Platinum-sensitive <i>TP53</i> -mutant Ovarian Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Preclinical studies show that adavosertib, a WEE1 kinase inhibitor, sensitizes TP53-mutant cells to chemotherapy. We hypothesized that adavosertib, plus chemotherapy, would enhance efficacy versus placebo in TP53-mutated ovarian cancer. Patients and Methods: Following safety run-in, this double-blind phase II trial (NCT01357161) randomized women with TP53-mutated, platinum-sensitive ovarian cancer to oral adavosertib (225 mg twice daily for 2.5 days/21-day cycle) or placebo, plus carboplatin (AUC5) and paclitaxel (175 mg/m2), until disease progression or for six cycles. The primary endpoints were progression-free survival (PFS) by enhanced RECIST v1.1 [ePFS (volumetric)] and safety. Secondary/exploratory objectives included PFS by RECIST v1.1 (single dimension), objective response rate, overall survival, and analysis of tumor gene profile versus sensitivity to adavosertib. Results: A total of 121 patients were randomized to adavosertib (A+C; n = 59) and placebo (P+C; n = 62) plus chemotherapy. Adding adavosertib to chemotherapy improved ePFS [median, 7.9 (95% confidence interval (CI), 6.9–9.9) vs. 7.3 months (5.6–8.2); HR 0.63 (95% CI, 0.38–1.06); two-sided P = 0.080], meeting the predefined significance threshold (P < 0.2). Clinical benefit was observed following A+C for patients with different TP53 mutation subtypes, identifying possible response biomarkers. An increase in adverse events was seen with A+C versus P+C: greatest for diarrhea (adavosertib 75%; placebo 37%), vomiting (63%; 27%), anemia (53%; 32%), and all grade ≥3 adverse events (78%; 65%). Conclusions: Establishing an optimal strategy for managing tolerability and identifying specific patient populations most likely to benefit from treatment may increase clinical benefit. Future studies should consider additional adavosertib doses within the chemotherapy treatment cycle and the potential for maintenance therapy.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».