Tumor Mutational Burden as a Predictor of Survival with Durvalumab and/or Tremelimumab Treatment in Recurrent or Metastatic Head and Neck Squamous Cell Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Biomarkers that predict response to immune checkpoint inhibitors (ICI) in recurrent or metastatic head and neck squamous cell carcinoma (R/M HNSCC) are needed. This retrospective study assessed tumor mutational burden (TMB) and outcomes in the phase II HAWK and CONDOR and phase III EAGLE studies of durvalumab with or without tremelimumab in platinum-resistant R/M HNSCC. PATIENTS AND METHODS: Tumor samples from HAWK/CONDOR (N = 153) and blood samples from EAGLE (N = 247) were analyzed for TMB. Associations with survival were evaluated for tissue TMB (tTMB) at cutoffs from 10 to 20 mutations/megabase (mut/Mb) and for blood plasma TMB (bTMB) at cutoffs from 8 to 24 mut/Mb. RESULTS: In HAWK/CONDOR, overall survival (OS) with durvalumab with or without tremelimumab was longer for high versus low tTMB: statistically significant differences were observed with durvalumab plus tremelimumab at tTMB ≥ 10 mut/Mb [HR, 0.52 (95% confidence interval, CI, 0.28-0.98)] and tTMB ≥ 12 mut/Mb [HR, 0.46 (95% CI, 0.24-0.86)]. In EAGLE, a significant OS benefit versus chemotherapy was observed with durvalumab and durvalumab plus tremelimumab at bTMB≥16 mut/Mb [HR, 0.39 (95% CI, 0.20-0.76) and 0.38 (95% CI, 0.19-0.78), respectively] but not bTMB < 16 mut/Mb [HR, 0.92 (0.61-1.37) and 0.92 (95% CI, 0.62-1.36), respectively]. A significant progression-free survival benefit was also observed in the ICI arms versus chemotherapy at bTMB ≥ 16 mut/Mb. CONCLUSIONS: Findings support TMB as a biomarker for predicting survival in patients with platinum-resistant R/M HNSCC treated with ICIs. The analysis of EAGLE demonstrated that bTMB was predictive of survival with ICI treatment versus chemotherapy in a large, randomized controlled study population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».