Efficacy and safety of larotrectinib in TRK fusion-positive primary central nervous system tumors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Larotrectinib is a first-in-class, highly selective tropomyosin receptor kinase (TRK) inhibitor approved to treat adult and pediatric patients with TRK fusion-positive cancer. The aim of this study was to evaluate the efficacy and safety of larotrectinib in patients with TRK fusion-positive primary central nervous system (CNS) tumors. METHODS: Patients with TRK fusion-positive primary CNS tumors from two clinical trials (NCT02637687, NCT02576431) were identified. The primary endpoint was investigator-assessed objective response rate (ORR). RESULTS: As of July 2020, 33 patients with TRK fusion-positive CNS tumors were identified (median age: 8.9 years; range: 1.3-79.0). The most common histologies were high-grade glioma (HGG; n = 19) and low-grade glioma (LGG; n = 8). ORR was 30% (95% confidence interval [CI]: 16-49) for all patients. The 24-week disease control rate was 73% (95% CI: 54-87). Twenty-three of 28 patients (82%) with measurable disease had tumor shrinkage. The 12-month rates for duration of response, progression-free survival, and overall survival were 75% (95% CI: 45-100), 56% (95% CI: 38-74), and 85% (95% CI: 71-99), respectively. Median time to response was 1.9 months (range 1.0-3.8 months). Duration of treatment ranged from 1.2-31.3+ months. Treatment-related adverse events were reported for 20 patients, with grade 3-4 in 3 patients. No new safety signals were identified. CONCLUSIONS: In patients with TRK fusion-positive CNS tumors, larotrectinib demonstrated rapid and durable responses, high disease control rate, and a favorable safety profile.
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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 | 0,001 |
| 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 ».