A single institution study evaluating outcomes of PD-L1 high KRAS-mutant advanced non-small cell lung cancer (NSCLC) patients treated with first line immune checkpoint inhibitors
Notice bibliographique
Résumé
AIM: This study aimed to evaluate the impact of KRAS status on the efficacy of first-line immune checkpoint inhibitors (ICI) in patients with advanced non-small cell lung cancer (NSCLC). PATIENTS AND METHODS: Patients with advanced incurable or metastatic NSCLC with PD-L1 ≥50% treated with palliative-intent, single-agent PD-1/PD-L1 inhibitors at the Cancer Centre of Southeastern Ontario were included. KRAS mutation status was determined via massively parallel sequencing. Primary study outcome was median overall survival (mOS). RESULTS: Seventy-eight patients (59 non-squamous, 19 squamous) were identified; only non-squamous patients were included in KRAS mutation analyses. Thirty patients (51%) were KRAS-MT (mutant), with G12C (19%), G12V (15%), and G12D (13%) accounting for the most common KRAS mutation subtypes. There was no difference in mOS between KRAS-MT and KRAS-WT (wild-type) patients (12.9 vs. 19.3 months, p = 0.879). There was a non-significant trend towards worse mOS in KRAS G12C patients compared to non-G12C and KRAS-WT patients (11.4 vs. 44.9 vs. 19.3 months, p = 0.772). On multivariable analysis, KRAS-MT status was not associated with mOS (HR 0.901, 95%CI 0.417-1.946, p = 0.791). ECOG≥2 was an independent prognostic factor for worse mOS (HR 2.853, 95%CI 1.237-6.583, p = 0.014). Immune-related adverse events did not differ between KRAS-MT and KRAS-WT groups (48% vs. 52%, p = 1.000). CONCLUSIONS: KRAS mutation status did not have a significant impact on ICI efficacy or safety. However, a non-significant trend towards worse survival was noted in patients treated with ICI whose tumours harboured the KRAS G12C variant. This study provides valuable information for comparative analysis in the future.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».