Updated Integrated Analysis of the Efficacy and Safety of Entrectinib in Patients With <i>NTRK</i> Fusion-Positive Solid Tumors
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Entrectinib potently inhibits tropomyosin receptor kinases (TRKAs)/B/C and ROS1, and previously induced deep [objective response rate (ORR) 57.4%] and durable [median duration of response (DoR) 10.4 months] responses in adults with NTRK fusion-positive solid tumors from three phase I/II trials. This article expands prior reports with additional patients and longer follow-up. PATIENTS AND METHODS: Patients with locally advanced/metastatic NTRK fusion-positive solid tumors and ≥12 months' follow-up were included. Primary endpoints were ORR and DoR by blinded independent central review (BICR); secondary endpoints included progression-free survival (PFS), intracranial efficacy, and safety. The safety-evaluable populations included all patients who had received ≥1 entrectinib dose. RESULTS: At clinical cut-off (August 31, 2020), the efficacy-evaluable population comprised 121 adults with 14 tumor types and ≥30 histologies. Median follow-up was 25.8 months; 61.2% of patients had a complete (n = 19) or partial response (n = 55). Median DoR was 20.0 months [95% confidence interval (CI), 13.0-38.2]; median PFS was 13.8 months (95% CI, 10.1-19.9). In 11 patients with BICR-assessed measurable central nervous system (CNS) disease, intracranial ORR was 63.6% (95% CI, 30.8-89.1) and median intracranial DoR was 22.1 (95% CI, 7.4-not estimable) months. The safety profile of entrectinib in adults and pediatric patients was aligned with previous reports. Most treatment-related adverse events (TRAEs) were grade 1/2 and manageable/reversible with dose modifications. TRAE-related discontinuations occurred in 8.3% of patients. CONCLUSIONS: With additional clinical experience, entrectinib continues to demonstrate durable systemic and intracranial responses and can address the unmet need of a CNS-active treatment in patients with NTRK fusion-positive solid tumors.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| 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 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 ».