Clinical Activity of Mitogen-Activated Protein Kinase–Targeted Therapies in Patients With Non–V600 BRAF-Mutant Tumors
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Non-V600 mutations comprise approximately 35% of all BRAF mutations in cancer. Many of these mutations have been identified as oncogenic drivers and can be classified into three classes according to molecular characteristics. Consensus treatment strategies for class 2 and 3 BRAF mutations have not yet been established. METHODS: We performed a systematic review and meta-analysis with published reports of individual patients with cancer harboring class 2 or 3 BRAF mutations from 2010 to 2021, to assess treatment outcomes with US Food and Drug Administration-approved mitogen-activated protein kinase (MAPK) pathway targeted therapy (MAPK TT) according to BRAF class, cancer type, and MAPK TT type. Coprimary outcomes were response rate and progression-free survival. RESULTS: A total of 18,167 studies were screened, identifying 80 studies with 238 patients who met inclusion criteria. This included 167 patients with class 2 and 71 patients with class 3 BRAF mutations. Overall, 77 patients achieved a treatment response. In both univariate and multivariable analyses, response rate and progression-free survival were higher among patients with class 2 compared with class 3 mutations, findings that remain when analyses are restricted to patients with melanoma or lung primary cancers. MEK ± BRAF inhibitors demonstrated greater clinical activity in class 2 compared with class 3 BRAF-mutant tumors than BRAF or EGFR inhibitors. CONCLUSION: This meta-analysis suggests that MAPK TTs have clinical activity in some class 2 and 3 BRAF-mutant cancers. BRAF class may dictate responsiveness to current and emerging treatment strategies, particularly in melanoma and lung cancers. Together, this analysis provides clinical validation of predictions made on the basis of a mutation classification system established in the preclinical literature. Further evaluation with prospective clinical trials is needed for this population.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle