Efficacy and safety of pembrolizumab monotherapy in patients with advanced thyroid cancer in the phase 2 KEYNOTE‐158 study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The authors report results from the thyroid carcinoma cohort of the multicohort phase 2 KEYNOTE-158 study (NCT02628067), which evaluated pembrolizumab monotherapy in patients with previously treated cancers. METHODS: Eligible patients had histologically and/or cytologically confirmed papillary or follicular thyroid carcinoma, failure of or intolerance to prior therapy, and measurable disease per Response Evaluation Criteria in Solid Tumors (RECIST) v1.1. Patients received pembrolizumab (200 mg) every 3 weeks for up to 35 cycles. The primary end point was objective response rate (ORR) per RECIST v1.1 by independent central review. RESULTS: A total of 103 patients were enrolled and received pembrolizumab. Median duration from first dose to data cutoff (October 5, 2020) was 49.4 (range, 43.9-54.9) months. ORR was 6.8% (95% confidence interval [CI], 2.8%-13.5%), and median duration of response was 18.4 (range, 4.2-47.2+) months. ORR was 8.7% (95% CI, 2.4%-20.8%) among patients with programmed cell death ligand 1 (PD-L1) combined positive score (CPS) ≥1 (n = 46) and 5.7% (95% CI, 1.2%-15.7%) among patients with PD-L1 CPS <1 (n = 53). Median overall survival and progression-free survival were 34.5 (95% CI, 21.2 to not reached) and 4.2 (95% CI, 3.9-6.2) months, respectively. Treatment-related adverse events occurred in 69.9% of patients (grade 3-5, 14.6%). CONCLUSIONS: Pembrolizumab demonstrated manageable toxicity and durable antitumor activity in a small subset of patients with advanced thyroid cancer. These results provide evidence of modest antitumor activity in this setting regardless of tumor PD-L1 expression. Future studies evaluating immune checkpoint inhibitors in patients with differentiated thyroid cancer should focus on biomarker-driven patient selection or combination of immune checkpoint inhibitors with other agents, in order to achieve higher response rates than observed in this study.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».