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Enregistrement W3080952862 · doi:10.1634/theoncologist.2020-0379

Therapeutic Potential of Afatinib in<i>NRG1</i>Fusion-Driven Solid Tumors: A Case Series

2020· article· en· W3080952862 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Oncologist · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHER2/EGFR in Cancer Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaWilliam Osler Health SystemUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésAfatinibSeries (stratigraphy)FusionComputer scienceComputational biologyCancer researchMedicineBiologyInternal medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Neuregulin 1 (NRG1) fusions, which activate ErbB signaling, are rare oncogenic drivers in multiple tumor types. Afatinib is a pan-ErbB family inhibitor that may be an effective treatment for NRG1 fusion-driven tumors. PATIENTS AND METHODS: This report summarizes pertinent details, including best tumor response to treatment, for six patients with metastatic NRG1 fusion-positive tumors treated with afatinib. RESULTS: The six cases include four female and two male patients who ranged in age from 34 to 69 years. Five of the cases are patients with lung cancer, including two patients with invasive mucinous adenocarcinoma and three patients with nonmucinous adenocarcinoma. The sixth case is a patient with colorectal cancer. NRG1 fusion partners for the patients with lung cancer were either CD74 or SDC4. The patient with colorectal cancer harbored a novel POMK-NRG1 fusion and a KRAS mutation. Two patients received afatinib as first- or second-line therapy, three patients received the drug as third- to fifth-line therapy, and one patient received afatinib as fifteenth-line therapy. Best response with afatinib was stable disease in two patients (duration up to 16 months when combined with local therapies) and partial response (PR) of >18 months in three patients, including one with ongoing PR after 27 months. The remaining patient had a PR of 5 months with afatinib 40 mg/day, then another 6 months after an increase to 50 mg/day. CONCLUSION: This report reviews previously published metastatic NRG1 fusion-positive tumors treated with afatinib and summarizes six previously unpublished cases. The latter include several with a prolonged response to treatment (>18 months), as well as the first report of efficacy in NRG1 fusion-positive colorectal cancer. This adds to the growing body of evidence suggesting that afatinib can be effective in patients with NRG1 fusion-positive tumors. KEY POINTS: NRG1 fusions activate ErbB signaling and have been identified as oncogenic drivers in multiple solid tumor types. Afatinib is a pan-ErbB family inhibitor authorized for the treatment of advanced non-small cell lung cancer that may be effective in NRG1 fusion-driven tumors. This report summarizes six previously unpublished cases of NRG1 fusion-driven cancers treated with afatinib, including five with metastatic lung cancer and one with metastatic colorectal cancer. Several patients showed a prolonged response of >18 months with afatinib treatment. This case series adds to the evidence suggesting a potential role for afatinib in this area of unmet medical need.

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.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,334
Score d'incertitude au seuil0,608

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,307 · 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