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Enregistrement W4308026783 · doi:10.1136/jitc-2022-005780

FRACTION-RCC: nivolumab plus ipilimumab for advanced renal cell carcinoma after progression on immuno-oncology therapy

2022· article· en· W4308026783 sur OpenAlexaff
Toni K. Choueiri, Harriet M. Kluger, Saby George, Scott S. Tykodi, Timothy M. Kuzel, Ruth Perets, Suresh Nair, Giuseppe Procopio, Michael A. Carducci, Vincent Castonguay, Edmund Folefac, Chung‐Han Lee, Sebastién J. Hotte, Shruti Shally Saggi, Chung‐Wei Lee, Heshani Desilva, Prabhu Bhagavatheeswaran, Robert J. Motzer, Bernard Escudier

Notice bibliographique

RevueJournal for ImmunoTherapy of Cancer · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General HospitalUniversité LavalJuravinski Cancer CentreUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesFoundation MedicineEMD SeronoGenentechEuropean Society for Medical OncologyShionogiNateraSeagenPfizerIncyteJounce TherapeuticsAstellas PharmaEisaiOno PharmaceuticalEli Lilly and CompanyNational Comprehensive Cancer NetworkNational Cancer InstituteGilead SciencesCalithera BiosciencesCelldex TherapeuticsIpsenArray BioPharmaKaryopharm TherapeuticsExelixisSanofiMemorial Sloan-Kettering Cancer CenterDana-Farber/Harvard Cancer CenterBristol-Myers SquibbAstraZenecaAmerican Society of Clinical OncologyGlaxoSmithKlineAmgenDana-Farber Cancer Institute
Mots-clésNivolumabIpilimumabMedicineInternal medicineOncologyTolerabilityRenal cell carcinomaDiscontinuationCombination therapyHazard ratioClinical endpointProgression-free survivalAdverse effectClinical trialCancerImmunotherapyChemotherapyConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The role and sequencing of combination immuno-oncology (IO) therapy following progression on or after first-line IO therapy has not been well-established. The Fast Real-time Assessment of Combination Therapies in Immuno-ONcology (FRACTION) program is an open-label, phase 2 platform trial designed to evaluate multiple IO combinations in patients with advanced renal cell carcinoma (aRCC) who progressed during or after prior IO therapy. Here, we describe the results for patients treated with nivolumab plus ipilimumab. For enrollment in track 2 (reported here), patients with histologically confirmed clear cell aRCC, Karnofsky performance status ≥70%, and life expectancy ≥3 months who had previously progressed after IO (anti-programmed death 1 (PD-1), anti-programmed death-ligand 1 (PD-L1), or anti-cytotoxic T-lymphocyte antigen 4 (CTLA-4)) therapy were eligible. Previous treatment with anti-CTLA-4 therapy plus anti-PD-1/PD-L1 therapy precluded eligibility for enrollment in the nivolumab plus ipilimumab arm. Patients were treated with nivolumab 3 mg/kg plus ipilimumab 1 mg/kg every 3 weeks for four doses, followed by nivolumab 480 mg every 4 weeks for up to 2 years or until progression, toxicity, or protocol-specified discontinuation. The primary outcome measures were objective response rate (ORR), duration of response (DOR), and progression-free survival (PFS) rate at 24 weeks. Secondary outcomes were safety and tolerability up to 2 years. Overall survival (OS) was a tertiary/exploratory endpoint. Overall, 46 patients were included with a median follow-up of 33.8 months. The ORR was 17.4% (95% CI, 7.8 to 31.4) with eight (17.4%) patients achieving partial response. Stable disease was achieved in 19 (41.3%) patients, while 14 (30.4%) had progressive disease. Median DOR (range) was 16.4 (2.1+ to 27.0+) months. The PFS rate at 24 weeks was 43.2%, and median OS was 23.8 (95% CI, 13.2 to not reached) months. Grade 3-4 immune-mediated adverse events were reported in seven (15.2%) patients. No treatment-related deaths were reported. Patients with aRCC treated with nivolumab plus ipilimumab may derive durable clinical benefit after progression on previous IO therapies, including heavily pretreated patients, with a manageable safety profile that was consistent with previously published safety outcomes. These outcomes contribute to the knowledge of optimal sequencing of IO therapies for patients with aRCC with high unmet needs. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT02996110.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,579
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,328 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations38
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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