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Enregistrement W3049330696 · doi:10.1158/1538-7445.am2020-ct302

Abstract CT302: Phase Ia/Ib dose-escalation study of the anti-TIGIT antibody tiragolumab as a single agent and in combination with atezolizumab in patients with advanced solid tumors

2020· article· en· W3049330696 sur OpenAlexaff
Johanna C. Bendell, Philippe L. Bédard, Yung‐Jue Bang, Patricia LoRusso, Stephen Hodi, Michael S. Gordon, Sandra P. D’Angelo, Jayesh Desai, Elena Garralda, Antoîne Italiano, Myung‐Ju Ahn, Andrés Cervantes, Zev A. Wainberg, Emiliano Calvo, Marta Gil-Martín, Maria Martinez‐García, Rastilav Bahleda, Philippe A. Cassier, Jean‐Pierre Delord, Amy Prawira, Ignacio Melero, Leisha A. Emens, Emanuela Romano, Karen B. Miller, Robert W. Hsieh, Cloris Xue, Kari M. Morrissey, Patrick Twomey, Kelly Gash, Namrata S. Patil, Jane L. Grogan, Raymond D. Meng, Byoung Cho, Tae Won Kim

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensRoche (Canada)Princess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTIGITAtezolizumabMedicineTolerabilityOncologyPharmacodynamicsAntibodyInternal medicinePharmacokineticsPharmacologyCancerImmunotherapyImmunologyAdverse effectNivolumab

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: The immunomodulatory receptor TIGIT (T-cell Immunoreceptor with Ig and ITIM domains) is a novel inhibitory immune checkpoint present on activated T cells and NK cells in multiple cancers. In preclinical models, co-inhibition of the TIGIT and PD-L1/PD-1 pathways improved anti-tumor activity compared to either agent alone. Tiragolumab (tira or MTIG7192A) is a humanized IgG1/kappa monoclonal antibody (mAb) that binds TIGIT to prevent its interaction with its ligand PVR (CD155). In this first-in-human dose-escalation study, we report the preliminary safety and anti-tumor activity of tira as a single agent and in combination with atezolizumab (atezo) in patients with advanced solid tumors. Methods: Enrolled patients, ECOG PS 0-1, had advanced tumors for whom standard therapy did not exist or was ineffective. Patients received escalating doses of tira alone IV Q3W alone (Phase Ia) or in combination with atezo 1200 mg IV Q3W (Phase Ib) to determine the maximum tolerated dose (MTD) and continued until disease progression, intolerable toxicity, or patient/investigator decision. Study objectives included evaluation of safety and tolerability, pharmacokinetics (PK), pharmacodynamics, and anti-tumor activity of tira alone or tira + atezo. Data cut-off date was April 2019. Results: 73 patients with multiple tumor types were treated in dose-escalation (24 in Phase Ia, 49 in Ib with tira + atezo). In Phase Ia and Phase Ib, median age was 60 and 54 years, ECOG 0 for 29% and 27% of patients, and those who received ≥ 3 prior therapies were 67% and 57%, respectively. No DLTs were observed. Across doses, treatment-related AEs occurred in 67% in Phase Ia and 59% in Phase Ib (Grade ≥ 3: 4% and 4%, respectively), and most common AEs were fatigue (38%) in Phase Ia and anemia (31%) in Phase Ib. Exposure of tira increased with increasing dose, and saturation of nonlinear PK occurred at tira doses ≥ 100 mg Q3W. Complete and sustained occupancy of peripheral TIGIT receptors was observed at tira doses ≥ 30 mg Q3W. In Phase Ia, there were no objective responses, but SD of > 4 months duration was observed (n=4). In Phase Ib, there were 3 responses, which all occurred in PD-L1 positive tumors (2 non-small cell lung cancer [NSCLC]: 1 CR, 1 PR; and 1 head/neck squamous cell carcinoma: PR) with two patients not receiving prior immunotherapy (CIT-naïve). Therefore, expansion cohorts were initiated in PD-L1-positive CIT-naïve indications in Phase Ib. In the metastatic NSCLC expansion cohort (n=14) ORR was 50%, with 1 CR and 6 PRs; DCR was 79%, and the safety profile was similar. Conclusions: Tira monotherapy or combined with atezo was well-tolerated and had an acceptable safety profile across all dose levels. Preliminary anti-tumor activity was observed in Phase Ib with tira + atezo in CIT-naïve PD-L1-positive tumors, including NSCLC, and enrollment is ongoing in these expansion cohorts. Citation Format: Johanna C. Bendell, Philippe Bedard, Yung-Jue Bang, Patricia LoRusso, Stephen Hodi, Michael Gordon, Sandra D'Angelo, Sandra D'Angelo, Jayesh Desai, Elena Garralda, Antoine Italiano, Myung-Ju Ahn, Andres Cervantes, Zev Wainberg, Emiliano Calvo, Marta Gil-Martin, Maria Martinez-Garcia, Rastilav Bahleda, Philippe Cassier, Jean-Pierre Delord, Amy Prawira, Ignacio Melero, Leisha Emens, Emanuela Romano, Karen Miller, Robert W. Hsieh, Cloris Xue, Kari Morrissey, Patrick Twomey, Kelly Gash, Namrata S. Patil, Jane Grogan, Raymond Meng, Byoung Cho, Tae Won Kim. Phase Ia/Ib dose-escalation study of the anti-TIGIT antibody tiragolumab as a single agent and in combination with atezolizumab in patients with advanced solid tumors [abstract]. In: Proceedings of the Annual Meeting of the American Association for Cancer Research 2020; 2020 Apr 27-28 and Jun 22-24. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2020;80(16 Suppl):Abstract nr CT302.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,345

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,353 · 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

Citations64
Publié2020
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Résumé présentoui

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