Real-World Treatment Patterns and Effectiveness of Targeted and Immune Checkpoint Inhibitor-Based Systemic Therapy in BRAF Mutation-Positive NSCLC
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionBRAF mutations (present in 2%–3% of NSCLC) are a known oncogenic driver and emerging therapeutic target. There is a scarcity of real-world data describing the clinical characteristics, treatment patterns, and effectiveness of targeted BRAF-inhibiting and immune checkpoint inhibitor (ICI)-based systemic therapies, yet this is required for appropriate treatment decisions that optimize patient outcome.MethodsDemographic, clinical, treatment, and outcome data of patients with BRAF mutation-positive NSCLC diagnosed between 2018 and 2022 were identified from the Glans-Look Lung Cancer Research database and included in this analysis.ResultsA total of 53 BRAF mutation-positive patients were identified (V600E, n = 35; non-V600E, n = 18). Furthermore, 46 patients (87%) were diagnosed with metastatic disease, of whom 61% were treated with systemic anticancer therapy, which significantly improved overall survival (34.1 versus 2.2 mo, p = 0.01). ICI-based regimens were found to have effectiveness in the first-line setting for both V600E and non-V600E cohorts (objective response rate: 38%–43%; real-world calculations of median progression-free survival: 10.5–10.8 mo, respectively). Dual-targeted BRAF/MEK inhibition was also found to have effectiveness in the first-line setting for V600E patients (objective response rate: 33%, real-world calculations of median progression-free survival: 15.2 mo).ConclusionsThis study of real-world patients with BRAF mutations confirms the importance of effective systemic therapies. Both dual-targeted BRAF/MEK inhibition and ICI-based regimens have evidence of benefit in this population revealing that real-world populations can experience similar clinical response and outcome to clinical trial cohorts on these treatment regimens. Future studies to clarify the role of co-mutations on response to both dual-targeted BRAF/MEK inhibition and ICI-based regimens may be important to treatment selection and optimization of patient outcome.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».