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Enregistrement W3103606205 · doi:10.1136/jitc-2020-sitc2020.0307

307 Atezolizumab plus vemurafenib and cobimetinib provides favorable survival outcomes in patients with high tumor mutation burden and proinflammatory gene signature in the phase 3 IMspire150 study

2020· article· en· W3103606205 sur OpenAlexaff
Karl D. Lewis, Paolo A. Ascierto, Caroline Robert, Rodrigo Ramella Munhoz, Gabriella Liszkay, Luis De La Cruz Marino, Judit Oláh, Paola Queirolo, Jacek Mackiewicz, Kalpit Shah, Harper Forbes, Christian Hertig, Yibing Yan, Ralf Gutzmer, Grant A. McArthur

Notice bibliographique

RevueRegular and Young Investigator Award Abstracts · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMelanoma and MAPK Pathways
Établissements canadiensRoche (Canada)
Organismes subventionnairesPritzker School of MedicineAmerican Society of Hematology
Mots-clésVemurafenibInternal medicineMedicineAtezolizumabHazard ratioOncologyProgression-free survivalMelanomaPembrolizumabImmunotherapyCancer researchCancerOverall survivalMetastatic melanomaConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Background</h3> The phase 3 IMspire150 study (NCT02908672) showed that first-line atezolizumab (A) combined with vemurafenib (V) + cobimetinib (C) improved progression-free survival (PFS) vs placebo (P) + V + C in patients with BRAF<sup>V600</sup> mutation–positive advanced melanoma (15.1 vs 10.6 months; hazard ratio [HR] 0.78; 95% CI 0.63–0.97; P=0.0249). Insights into the clinical benefit of the A+V+C triple combination in prognostic molecular subgroups of patients can inform treatment selection and future clinical research. <h3>Methods</h3> 514 patients were randomized 1:1 to A+V+C (n=256) or P+V+C (n=258). The efficacy endpoints analyzed included PFS and duration of response (DOR) estimated using the Kaplan-Meier method. Outcomes were based on investigator-assessed best overall response per Response Evaluation Criteria in Solid Tumors v1.1. Patients were primarily categorized into binary subgroups defined by tumor mutation burden (TMB; low or high: &lt;10 or ≥10 mutations/Mb, respectively) or by the &lt; or ≥ median values of interferon (IFN)-gamma or CD8+ tumor cells. In addition, these subgroups were further broken down based on the proportion of programmed death-ligand 1 (PD-L1)-expressing tumor-infiltrating cells as PD-L1+ (≥1%) or PD-L1– (&lt;1%). <h3>Results</h3> Patients treated with P+V+C with high and low TMB had similar PFS outcomes. However, the magnitude of the PFS benefit with A+V+C vs P+V+C was markedly higher in patients with high TMB (≥10 mutations/Mb) compared with patients with low TMB (&lt;10 mutations/Mb) in whom the benefit between treatment arms was comparable (figure 1A). The magnitude of the PFS benefit with A+V+C was further enhanced in patients with high TMB and PD-L1– compared with patients with high TMB and PD-L1+. Overall, patients with potential for increased antitumor immunity (IFN-gamma ≥ median or CD8+ ≥ median) who received A+V+C had more favorable outcomes compared with their counterparts with IFN-gamma &lt; median or CD8+ &lt; median. In general, the PFS benefit with A+V+C vs P+V+C was more readily apparent in PD-L1– subgroups. Similar trends were seen with DOR (figure 1B). <h3>Conclusions</h3> There was a trend of larger magnitude of PFS benefit with A+V+C vs P+V+C in PD-L1– patient subgroups, who benefit less with single-agent immunotherapy. The PFS and DOR benefits were more evident in patients with high IFN-gamma or TMB &gt;10 mutations/Mb. Additional multivariate analyses are ongoing to delineate the PFS trends observed. <h3>Trial Registration</h3> ClinicalTrials. gov, identifier NCT02908672

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 enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,757

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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