Phase Ib study of avadomide (CC‐122) in combination with rituximab in patients with relapsed/refractory diffuse large B‐cell lymphoma and follicular lymphoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The multicenter, phase Ib CC‐122‐DLBCL‐001 dose‐expansion study (NCT02031419) explored the cereblon E3 ligase modulator (CELMoD) agent avadomide (CC‐122) plus rituximab in patients with relapsed/refractory (R/R) diffuse large B‐cell lymphoma (DLBCL) or follicular lymphoma (FL). Patients received avadomide 3 mg/day 5 days on/2 days off plus rituximab 375 mg/m 2 on day 8 of cycle 1, day 1 of cycles 2 through 6, and day 1 of every third subsequent cycle for 2 years. Primary endpoints were safety and tolerability; preliminary efficacy was a secondary endpoint. A total of 68 patients were enrolled (DLBCL [ n = 27], FL [ n = 41; 31 lenalidomide‐naïve, 10 lenalidomide‐treated]). Median age was 62 years (range, 33–84 years), and patients had received a median of 3 (range, 1–8) prior regimens. Among patients with DLBCL, 66.7% had primary refractory disease (partial response or less to initial therapy). Among patients with FL, 65.9% were rituximab‐refractory at study entry and 10.0% were lenalidomide‐refractory. The most common any‐grade avadomide‐related adverse events (AEs) were neutropenia (63.2%), infections/infestations (23.5%), fatigue (22.1%), and diarrhea (19.1%). The most common grade 3/4 avadomide‐related AEs were neutropenia (55.9%) infections/infestations (8.8%), and febrile neutropenia (7.4%). In patients with DLBCL, overall response rate (ORR) was 40.7% and median duration of response (mDOR) was 8.0 months. In patients with FL, ORR was 80.5% and mDOR was 27.6 months; response rates were similar in lenalidomide‐naïve and ‐treated patients. Avadomide plus rituximab was well tolerated, and preliminary antitumor activity was observed in patients with R/R DLBCL and FL, including subgroups with typically poor outcomes. These results support further investigation of novel CELMoD agents in combination with rituximab in R/R DLBCL and FL.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».