Entinostat plus Pembrolizumab in Patients with Metastatic NSCLC Previously Treated with Anti–PD-(L)1 Therapy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: New therapies are needed to treat immune checkpoint inhibitor–resistant non–small cell lung cancer (NSCLC) and identify biomarkers to personalize treatment. Epigenetic therapies, including histone deacetylase inhibitors, may synergize with programmed cell death-1 (PD-1) blockade to overcome resistance. We report outcomes in patients with anti-programmed cell death ligand-1 [PD-(L)1]–resistant/refractory NSCLC treated with pembrolizumab plus entinostat in ENCORE 601. Patients and Methods: The expansion cohort of ENCORE 601 included patients with NSCLC who previously experienced disease progression with immune checkpoint inhibitors. The primary endpoint for the phase II expansion cohort is overall response rate (ORR); safety, tolerability, and exploratory endpoints are described. Results: Of 76 treated patients, 71 were evaluable for efficacy. immune-regulated RECIST–assessed ORR was 9.2% [95% confidence interval (CI): 3.8–18.1], which did not meet the prespecified threshold for positivity. Median duration of response was 10.1 months (95% CI: 3.9–not estimable), progression-free survival (PFS) at 6 months was 22%, median PFS was 2.8 months (95% CI: 1.5–4.1), and median overall survival was 11.7 months (95% CI: 7.6–13.4). Benefit was enriched among patients with high levels of circulating classical monocytes at baseline. Baseline tumor PD-L1 expression and IFNγ gene expression were not associated with benefit. Treatment-related grade ≥3 adverse events occurred in 41% of patients. Conclusions: In anti–PD-(L)1–experienced patients with NSCLC, entinostat plus pembrolizumab did not achieve the primary response rate endpoint but provided a clinically meaningful benefit, with objective response in 9% of patients. No new toxicities, including immune-related adverse events, were seen for either drug. Future studies will continue to evaluate the association of monocyte levels and response.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».