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Enregistrement W4281719370 · doi:10.1200/jco.2022.40.16_suppl.8018

Safety and clinical activity of belantamab mafodotin with pembrolizumab in patients with relapsed/refractory multiple myeloma (RRMM): DREAMM-4 Study.

2022· article· en· W4281719370 sur OpenAlexaff
Attaya Suvannasankha, Nizar J. Bahlis, Suzanne Trudel, Katja Weisel, Christian Koenecke, Albert Oriol Rocafiguera, Peter M. Voorhees, Aránzazu Alonso Alonso, Natalie S. Callander, María‐Victoria Mateos, Nishitha Reddy, Shawn Hakim, Nashita Patel, Danaè Williams, Roxanne C. Jewell, Xiangdong Zhou, Ira Gupta, Ajay K. Nooka

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreInstitute of Cancer ResearchUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePembrolizumabInternal medicineAdverse effectMultiple myelomaClinical endpointOncologyExpanded accessLenalidomidePhases of clinical researchDiscontinuationClinical trialSurgeryGastroenterologyImmunotherapyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

8018 Background: Belantamab mafodotin (belamaf; BLENREP), a B-cell maturation antigen (BCMA) targeted antibody–drug conjugate approved for adult patients with RRMM, has a multimodal mechanism that eliminates myeloma cells via direct cytotoxicity and a systemic anti-tumor immune response, which may be augmented by an immune checkpoint inhibitor. DREAMM-4 (NCT03848845) assessed safety and clinical activity of belamaf with pembrolizumab (pembro) in RRMM. Methods: This was a Phase I/II, single-arm, open-label study of adults with RRMM after ≥3 lines of therapy (LOT, including anti-CD38 monoclonal antibody, proteasome inhibitor, and immunomodulator). Part 1 established the dose of belamaf 2.5 mg/kg with pembro 200 mg, both IV Q3W up to 35 cycles, for the Part 2 expansion. Primary efficacy endpoint was investigator-assessed overall response rate (ORR, ≥partial response [PR] per IMWG criteria by investigator). Secondary endpoints included duration of response (DoR), progression-free survival (PFS), adverse events (AEs) per NCI-CTCAE v4.03, and pharmacokinetics (PK). Results: This primary analysis of all treated pts (as of Oct 18, 2021) included 34 pts (6 in Part 1 and 28 in Part 2). In both parts, median prior LOT was 5 (range 3–13); 10 pts (29%) had high-risk cytogenetics and 9 (26%) had extramedullary disease. ORR was 47%, with most responses (10/16 pts) ≥ very good PR (VGPR, Table). Median follow-up was 14.7 months (mo); median (95% CI) DoR was 8.0 (2.1–not reached) mo; median PFS was 3.4 (1.4–5.6) mo. Most pts had ≥1 AE (any grade [Gr]: 97%; Gr ≥3: 74%) and treatment-related AE (TRAE, any Gr: 97%; Gr ≥3: 65%). Most common (≥35%) AEs were keratopathy (any Gr: 76%; Gr ≥3: 38%), vision blurred (any Gr: 38%; Gr ≥3: 0%), and thrombocytopenia (any Gr: 35%; Gr ≥3: 29%). AEs led to dose delays (65%) and dose reductions (32%), but not discontinuation. Nine pts had a serious AE (SAE); 4 pts had ≥1 SAE related to study treatment. Two pts had immune-related AEs of Gr 1 (gout and autoimmune hypothyroidism). Preliminary PK and soluble BCMA data were consistent with single-agent belamaf therapy. Conclusions: Belamaf + pembro demonstrated a favorable ORR compared with single-agent belamaf in heavily pre-treated RRMM. No new TRAEs were identified; AE frequency and severity were similar to single-agent belamaf. Correlative biomarker studies are ongoing. Clinical trial information: NCT03848845. [Table: see text]

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,354 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non 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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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