PD-L1 blockade in combination with inhibition of MAPK oncogenic signaling in patients with advanced melanoma
Notice bibliographique
Résumé
Combining PD-L1 blockade with inhibition of oncogenic mitogen-activated protein kinase (MAPK) signaling may result in long-lasting responses in patients with advanced melanoma. This phase 1, open-label, dose-escalation and -expansion study (NCT02027961) investigated safety, tolerability and preliminary efficacy of durvalumab (anti-PD-L1) combined with dabrafenib (BRAF inhibitor) and trametinib (MEK inhibitor) for patients with BRAF-mutated melanoma (cohort A, n = 26), or durvalumab and trametinib given concomitantly (cohort B, n = 20) or sequentially (cohort C, n = 22) for patients with BRAF-wild type melanoma. Adverse events and treatment discontinuation rates were more common than previously reported for these agents given as monotherapy. Objective responses were observed in 69.2% (cohort A), 20.0% (cohort B) and 31.8% (cohort C) of patients, with evidence of improved tumor immune infiltration and durable responses in a subset of patients with available biopsy samples. In conclusion, combined MAPK inhibition and anti-PD-L1 therapy may provide treatment options for patients with advanced melanoma.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».