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Enregistrement W3167046238 · doi:10.1200/jco.2021.39.15_suppl.6074

Efficacy of selpercatinib after prior systemic therapy in patients with <i>RET</i> mutant medullary thyroid cancer.

2021· article· en· W3167046238 sur OpenAlexaff
Lori J. Wirth, Eric J. Sherman, Daniela Weiler, Maria E. Cabanillas, Bruce Robinson, Antoîne Italiano, Janessa Laskin, Vivek Subbiah, Alexander Drilon, Victoria Soldatenkova, Pearl Plernjit French, Jennifer Wright, Matthias Kroiß, Manisha H. Shah

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesEli Lilly and Company
Mots-clésMedicineMedullary thyroid cancerCabozantinibVandetanibInternal medicineOncologyThyroid cancerCancerContext (archaeology)Tyrosine kinase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

6074 Background: Selpercatinib is a first-in-class, CNS active, highly selective, and potent RET kinase inhibitor which has demonstrated durable antitumor activity in patients (pts) with RET altered thyroid cancer and is approved in multiple countries for the treatment of RET fusion+ lung or thyroid cancers. As response rates to cancer therapy usually decline on subsequent lines of therapy, the efficacy of selpercatinib was examined in the context of the last prior therapy received before trial enrollment. Methods: Pts with RET mutant medullary thyroid cancer (MTC) previously treated with multikinase inhibitors (cabozantinib and/or vandetanib) were enrolled in the global LIBRETTO-001 trial (NCT03157128). This post-hoc exploratory intrapatient analysis, based on March 30, 2020 data cutoff date, was performed to compare the retrospective physician-reported objective response rate (ORR) from the last systemic therapy prior to enrollment, as reported in pts case reports, to ORR by independent review committee per RECIST 1.1 with selpercatinib treatment, with each patient serving as his/her own control. Results: Efficacy-evaluable pts, 64% male, 90% white with a median age of 58 years, received prior therapy for MTC (n = 143). Pts had a median of 2 (range 1-8) prior systemic regimens. The ORR on selpercatinib (69%) was markedly higher than for the last prior therapy (10%) received before enrollment. ORR improvements with selpercatinib were observed regardless of prior therapy: cabozantinib (66% vs 14%) or vandetanib (71% vs 12%). Fewer pts had progressive disease as their best overall response with selpercatinib (2/143; 1.4%) compared to last prior therapy (33/143; 23.1%). Notably selpercatinib achieved 62% ORR in pts that did not respond to their previous line of therapy prior to enrolment. This shift from non-responder to responder on selpercatinib therapy was consistent regardless of prior cabozantinib or vandetanib treatment, where pts achieved 57% and 61% ORR respectively when subsequently treated with selpercatinib. In contrast, only 3% of patients did not respond to selpercatinib after a previous response to the immediate prior therapy. Similarly, 5% and 2% of patients were non-responders on selpercatinib after a prior response with cabozantinib and vandetanib therapy respectively. Conclusions: Prior to selpercatinib, response with previous multikinase therapy was rare. By contrast, selpercatinib demonstrated robust efficacy regardless of response to or specific prior therapy in pts with RET mutant MTC. Clinical trial information: NCT03157128.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,402 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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