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Enregistrement W4243460686 · doi:10.1186/s13058-019-1196-y

NSABP FB-7: a phase II randomized neoadjuvant trial with paclitaxel + trastuzumab and/or neratinib followed by chemotherapy and postoperative trastuzumab in HER2+ breast cancer

2019· article· en· W4243460686 sur OpenAlexaff
Samuel A. Jacobs, André Robidoux, Jame Abraham, José Manuel Pérez-García, Nicla La Verde, James Michael Orcutt, Marina Elena Cazzaniga, Fanny Piette, Silvia Antolín, Elena Aguirre, Javier Cortés, Antonio Llombart‐Cussac, Serena Di Cosimo, Rim S. Kim, Huichen Feng, Corey Lipchik, Peter C. Lucas, Ashok Srinivasan, Ying Wang, Nan Song, Patrick G. Gavin, April D. Balousek, Soonmyung Paik, Carmen J. Allegra, Norman Wolmark, Katherine L. Pogue–Geile

Notice bibliographique

RevueBreast Cancer Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHER2/EGFR in Cancer Research
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrastuzumabMedicineNeratinibOncologyInternal medicineBreast cancerCyclophosphamideChemotherapyGastroenterologyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Purpose The primary aim of NSABP FB-7 was to determine the pathologic complete response (pCR) rate in locally advanced HER2-positive (HER2 + ) breast cancer patients treated with neoadjuvant trastuzumab or neratinib or the combination and weekly paclitaxel followed by standard doxorubicin plus cyclophosphamide. The secondary aims include biomarker analyses. Experimental design pCR was tested for association with treatment, gene expression, and a single nucleotide polymorphism (SNP) in the Fc fragment of the IgG receptor IIIa-158V/F (FCGR3A). Pre-treatment biopsies and residual tumors were also compared to identify molecular changes. Results The numerical pCR rate in the trastuzumab plus neratinib arm (50% [95%CI 34–66%]) was greater than that for single-targeted therapies with trastuzumab (38% [95%CI 24–54]) or neratinib (33% [95%CI 20–50]) in the overall cohort but was not statistically significant. Hormone receptor-negative (HR − ) tumors had a higher pCR rate than HR + tumors in all three treatment arms, with the highest pCR rate in the combination arm. Diarrhea was the most frequent adverse event and occurred in virtually all patients who received neratinib-based therapy. Grade 3 diarrhea was reported in 31% of patients; there were no grade 4 events. Our 8-gene signature, previously validated for trastuzumab benefit in two different clinical trials in the adjuvant setting, was correlated with pCR across all arms of NSABP FB-7. Specifically, patients predicted to receive no trastuzumab benefit had a significantly lower pCR rate than did patients predicted to receive the most benefit ( P = 0.03). FCGR genotyping showed that patients who were homozygous for the Fc low-binding phenylalanine (F) allele for FCGR3A-158V/F were less likely to achieve pCR. Conclusions Combining trastuzumab plus neratinib with paclitaxel increased the absolute pCR rate in the overall cohort and in HR − patients. The 8-gene signature, which is validated for predicting trastuzumab benefit in the adjuvant setting, was associated with pCR in the neoadjuvant setting, but remains to be validated as a predictive marker in a larger neoadjuvant clinical trial. HR status, and the FCGR3A-158V/F genotype, also warrant further investigation to identify HER2 + patients who may benefit from additional anti-HER2 therapies beyond trastuzumab. All of these markers will require further validation in the neoadjuvant setting. Trials registration ClinicalTrials.gov, NCT01008150 . Retrospectively registered on October 5, 2010.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,383 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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