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Enregistrement W4302306744 · doi:10.21203/rs.3.rs-2114261/v1

Selinexor for the treatment of recurrent or metastatic salivary gland tumors: results from the GEMS-001 clinical trial.

2022· preprint· en· W4302306744 sur OpenAlexaff
Alberto Hernando‐Calvo, Eoghan Ruadh Malone, Daphne Day, Amy Prawira, Ilan Weinreb, Horace Wong, Angela Rodriguez, Sarah Jennings, Anneli Eliason, Lisa Wang, Anna Spreafico, Lillian L. Siu, Aaron R. Hansen

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSalivary Gland Tumors Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesBristol-Myers SquibbAmgen
Mots-clésSalivary glandClinical trialMedicineOncologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Salivary gland tumors (SGT) are rare with limited systemic treatments. We aimed to evaluate the activity of selinexor, an oral selective inhibitor of nuclear export, in patients with recurrent unresectable or metastatic SGT. Methods GEMS-001 is an open-label phase 2 study for patients with recurrent or metastatic SGT with two parts. In part 1 of the protocol, patients had tumor samples profiled with targeted next generation sequencing as well as immunohistochemistry for androgen receptor, HER-2 and ALK. For part 2, patients with no targetable alterations identified or no matched agents available are eligible to receive selinexor 60 mg given twice weekly every 28 days. The primary endpoint was objective response rate. Secondary endpoints included progression-free survival (PFS) and prevalence of druggable alterations across SGT. Results Between July 2014 and September 2021, 100 patients were enrolled in GEMS-001 and underwent genomic and proteomic profiling. A total of 21 patients (12 female) with a median age of 61 years (range 36–79) who lacked actionable alterations or available matched therapies were treated with selinexor. Histological subtypes (World Health Organization classification) included adenoid cystic carcinoma (n = 10), salivary duct carcinoma (n = 3), acinic cell carcinoma (n = 2) and other (n = 6). Fourteen patients were treatment naïve and 7 patients had received 1 or more lines of treatment prior to enrollment. Of 18 evaluable patients, stable disease as best response was observed in 17 patients (94%) (stable disease ≥ 6 months in 7 patients (39%)). Tumor reduction of target lesions was observed in 11 patients (61%). However, no partial or complete responses were observed. The median PFS was 4.9 months (95% confidence interval, 3.4–10). The most common treatment-related grade 1–2 adverse events were nausea [17 patients (81%)], fatigue [16 patients (76%)] and dysgeusia [12 patients (57%)]. Most common treatment-related grade 3–4 adverse events were hyponatremia [3 patients (14%)], neutrophil count decrease [3 patients (14%)] and cataracts [2 patients (10%)]. No treatment-related deaths were observed. Conclusions Although tumor reduction was observed across participants single agent selinexor antitumor activity was limited. Trial registration This clinical trial is registered at ClinicalTrials.gov (NCT02069730) first posted February 24 2014.

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)0,002
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 randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,401
Tête enseignante GPT0,532
Écart entre enseignants0,130 · 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 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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