Adjuvant therapies in stages I–III epidermal growth factor receptor-mutated lung cancer: current and future perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Surgical resection followed by adjuvant cisplatin-based chemotherapy is the recommended treatment for patients with completely resected stage IB-IIIA non-small cell lung cancer (NSCLC). Even with the best management, recurrence is common and increases with disease stage (stage I: 26-45%; stage II: 42-62%; stage III: 70-77%). For patients with metastatic lung cancer and tumours that harbour epidermal growth factor receptor (EGFR) mutations, EGFR-tyrosine kinase inhibitors (TKIs) have improved survival. Their effectiveness in advanced stages of NSCLC raises the possibility that these agents may improve outcomes for patients with resectable EGFR-mutated lung cancer. In the ADAURA study, adjuvant osimertinib provided a significant improvement in disease-free survival (DFS) and reduced central nervous system (CNS) disease recurrence in patients with resected stage IB-IIIA EGFR-mutated NSCLC, with or without prior adjuvant chemotherapy. To reap the maximum benefits of EGFR-TKIs for patients with lung cancer, the early and rapid identification of EGFR mutations [and other oncogenic drivers, such as programmed cell death-ligand 1 (PD-L1), with matched targeted therapies] in diagnostic pathologic specimens has become essential. To ensure patients receive the most appropriate treatment, routine, comprehensive histological, immunohistochemical, and molecular analyses (with multiplex next generation sequencing) should be undertaken at the time of diagnosis. The potential for personalised treatments to cure more patients with early-stage lung cancer can only be realised if all therapies are considered when the care plan is formulated, by the multi-specialty experts managing patients. In this review, we discuss the progress and prospects for adjuvant treatments as part of a comprehensive plan of care for patients with resected stages I-III EGFR-mutated lung cancer, and explore how the field could go beyond DFS and overall survival to make cure a more frequent outcome of treatment in patients with resected EGFR-mutated lung cancer.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».