Molecular characteristics of BRAF mutated non-small cell lung cancer and therapeutic outcomes: Multi-institution study.
Notice bibliographique
Résumé
e21029 Background: BRAF-mutations are uncommon, present in only 2-4% of all new non-small cell lung cancer (NSCLC) diagnoses. BRAF-mutation type has treatment implications, where the most common BRAFV600E shows sensitivity to tyrosine kinase inhibitors (Dabrafenib or Vemurafenib) with additional benefit seen in duel therapy adding MEK-inhibitors (Trametinib or Cobimetinib). Clinical responses have also been observed with immune checkpoint inhibitors in both V600E and non-V600E mutant patients. The optimal management strategy in this patient population is still unknown. Methods: Patients from the province of Alberta, Canada, with a BRAF-mutation and initiating systemic therapy between 2018 and 2020 were identified. Demographic, clinical, treatment and outcome data were extracted from the institutional Glans-Look Lung Cancer Database. Results: 31 patients with a BRAF-mutation were identified: 52% alive, 58% female, 87% ‘ever’ smokers (average: 40 pack-years). 70% ECOG > 2, 58% Stage IV at diagnosis, with the M1b (one extrathoracic metastatic site) being the most common. 87% had an adenocarcinoma histology and 64.5% carried the BRAFV600E mutation. 19% had other concurrent mutations (KRAS, PIK3CA or EGFR-L858R), 52% showed high PD-L1 expression ( > 50%). In addition, concurrent mutations also were associated with high PD-L1 positivity. 55% of the cohort received systemic treatment, with 71% still on treatment at the time of analysis. Conclusions: BRAF mutant NSCLC is associated with high PD-L1 expression and responses to both checkpoint inhibitors and BRAF inhibitor combinations. Treatment with immunotherapy appears to have a superior toxicity profile and prolonged disease control in both BRAF V600E and non-V600E mutant NSCLC and is an effective first-line strategy. Higher overall response rates are observed with BRAF inhibitor combinations in BRAF V600E patients. Further investigation is warranted to further elucidate sequencing strategies among specific subgroups.[Table: see text]
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».