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Enregistrement W3096186999 · doi:10.7759/cureus.11224

Immunotherapy Benefit in a Patient With Non-Small Cell Lung Cancer and a Rare BRAF Mutation

2020· article· en· W3096186999 sur OpenAlexafffund
Rebekah Rittberg, Shantanu Banerji, Susan Green, Gefei Qing, David E. Dawe

Notice bibliographique

RevueCureus · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensCancerCare ManitobaUniversity of ManitobaResearch Institute in Oncology and HematologyUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCancerCare Manitoba FoundationGlaxoSmithKlineManitoba Medical Service FoundationPfizerAstraZenecaHorizon 2020 Framework ProgrammeEli Lilly and Company
Mots-clésMedicineAnaplastic lymphoma kinaseNivolumabImmunotherapyLung cancerOncologyMutationEpidermal growth factor receptorCancer researchInternal medicineChemotherapyTargeted therapyCancerGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Immunotherapy is less effective in non-small cell lung cancer (NSCLC) with driver mutations in epidermal growth factor receptor (EGFR) or anaplastic lymphoma kinase (ALK) and some may extrapolate this trend to other driver mutations. Up to 4% of NSCLC cases contain a BRAF mutation. Most BRAF mutations are V600E, and little is known about the impact of treatment in rare BRAF G469A mutations. We present a case of a patient found to have BRAF G469A mutated NSCLC. She was diagnosed with Stage IIIB NSCLC and treated with concurrent chemotherapy and radiation. Post-treatment imaging demonstrated disease progression and she was started on nivolumab, resulting in a dramatic and prolonged response which is ongoing after 76 cycles. Her substantial response and prolonged benefit suggest that BRAF-mutated NSCLC may respond better than EGFR- or ALK-driven disease to immunotherapy. Due to the rarity of specific mutations, this case adds to the limited current published literature on NSCLC harbouring a BRAF G469A mutation and suggests that immunotherapy is a reasonable treatment option.

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 enseignants0,187
Score d'incertitude au seuil0,260

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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