Efficacy of Nivolumab in Pediatric Cancers with High Mutation Burden and Mismatch Repair Deficiency
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Checkpoint inhibitors have limited efficacy for children with unselected solid and brain tumors. We report the first prospective pediatric trial (NCT02992964) using nivolumab exclusively for refractory nonhematologic cancers harboring tumor mutation burden (TMB) ≥5 mutations/megabase (mut/Mb) and/or mismatch repair deficiency (MMRD). PATIENTS AND METHODS: Twenty patients were screened, and 10 were ultimately included in the response cohort of whom nine had TMB >10 mut/Mb (three initially eligible based on MMRD) and one patient had TMB between 5 and 10 mut/Mb. RESULTS: Delayed immune responses contributed to best overall response of 50%, improving on initial objective responses (20%) and leading to 2-year overall survival (OS) of 50% [95% confidence interval (CI), 27-93]. Four children, including three with refractory malignant gliomas are in complete remission at a median follow-up of 37 months (range, 32.4-60), culminating in 2-year OS of 43% (95% CI, 18.2-100). Biomarker analyses confirmed benefit in children with germline MMRD, microsatellite instability, higher activated and lower regulatory circulating T cells. Stochastic mutation accumulation driven by underlying germline MMRD impacted the tumor microenvironment, contributing to delayed responses. No benefit was observed in the single patient with an MMR-proficient tumor and TMB 7.4 mut/Mb. CONCLUSIONS: Nivolumab resulted in durable responses and prolonged survival for the first time in a pediatric trial of refractory hypermutated cancers including malignant gliomas. Novel biomarkers identified here need to be translated rapidly to clinical care to identify children who can benefit from checkpoint inhibitors, including upfront management of cancer. See related commentary by Mardis, p. 4701.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».