Data from A Phase 1/2 Trial Combining Avelumab and Trabectedin for Advanced Liposarcoma and Leiomyosarcoma
Notice bibliographique
Résumé
AbstractPurpose: Leiomyosarcoma and liposarcoma frequently express PD-L1 but are generally resistant to PD-1/PD-L1 inhibition (immune checkpoint inhibitor). Trabectedin is FDA approved for leiomyosarcoma and liposarcoma. This study aimed to evaluate the safety and efficacy of trabectedin with anti–PD-L1 antibody avelumab in patients with advanced leiomyosarcoma and liposarcoma. Patients and Methods: A single-arm, open-label, Phase 1/2 study tested avelumab with trabectedin for advanced leiomyosarcoma and liposarcoma. The phase I portion evaluated safety and feasibility of trabectedin (1, 1.2, and 1.5 mg/m2) with avelumab at standard dosing. Primary endpoint of the phase II portion was objective response rate (ORR) by RECIST 1.1. Correlative studies included T-cell receptor sequencing (TCRseq), multiplex IHC, and tumor gene expression. Results: 33 patients were evaluable: 24 with leiomyosarcoma (6 uterine and 18 non-uterine) and 11 with liposarcoma. In Phase 1, dose-limiting toxicities (DLT) were observed in 2 of 6 patients at both trabectedin 1.2 and 1.5 mg/m2. The recommended Phase 2 dose (RP2D) was 1.0 mg/m2 trabectedin and 800-mg avelumab. Of 23 patients evaluable at RP2D, 3 (13%) had partial response (PR) and 10 (43%) had stable disease (SD) as best response. Six-month PFS was 52%; median PFS was 8.3 months. Patients with PR had higher Simpson Clonality score on TCRseq from peripheral blood mononuclear cells versus those with SD (0.182 vs. 0.067, P = 0.02) or progressive disease (0.182 vs. 0.064, P = 0.01). Conclusions: Although the trial did not meet the primary objective response rate endpoint, PFS compared favorably with prior studies of trabectedin warranting further investigation.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».