Blood-based tumor mutational burden as a biomarker for atezolizumab in non-small cell lung cancer: the phase 2 B-F1RST trial
Notice bibliographique
Résumé
Tumor mutational burden (TMB) in circulating tumor DNA (ctDNA) has shown promise in predicting benefit from PD-L1/PD-1 inhibitors in retrospective studies. Aiming to assess blood TMB (bTMB) prospectively, we conducted B-F1RST ( NCT02848651 ), an open-label, phase 2 trial that evaluated bTMB as a predictive biomarker for first-line atezolizumab monotherapy in locally advanced or metastatic stage IIIB-IVB non-small cell lung cancer (n = 152). The co-primary endpoints were investigator-assessed objective response rate (ORR) per RECIST version 1.1 and investigator-assessed progression-free survival (PFS) between high and low bTMB subgroups at the pre-defined bTMB ≥ 16 (14.5 mutations per megabase) cutoff. Secondary endpoints included investigator-assessed PFS, overall survival (OS) and duration of response at various bTMB cutoffs, as well as safety. Investigator-assessed PFS in the bTMB ≥ 16 versus bTMB < 16 groups was not statistically significant. However, bTMB ≥ 16 was associated with higher ORR, and ORR improved as bTMB cutoffs increased. No new safety signals were seen. In exploratory analyses, patients with maximum somatic allele frequency (MSAF) < 1% had higher ORR than patients with MSAF ≥ 1%. However, further analysis showed that this effect was driven by better baseline prognostics rather than by MSAF itself. At 36.5-month follow-up, an exploratory analysis of OS found that bTMB ≥ 16 was associated with longer OS than bTMB < 16. Further study and assay optimization will be required to develop bTMB as a predictive, standalone biomarker of immunotherapy or for use in conjunction with other biomarkers.
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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) | 0,000 | 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 ».