Clinical activity of mitogen-activated protein kinase (MAPK) inhibitors in patients with MAP2K1 (MEK1)-mutated metastatic cancers: A systematic review and meta-analysis.
Notice bibliographique
Résumé
3125 Background: MAP2K1 (MEK1) mutations are potentially actionable driver mutations in cancer. MAP2K1 mutations can be classified into 3 classes according to molecular characteristics. The efficacy of MAPK inhibitors (MAPKi) for the treatment of MAP2K1 mutant tumors is not well understood. We sought to characterize the genomic and clinical landscape of MAP2K1 mutant tumors, and to evaluate the relationship between MAP2K1 mutation class and clinical activity of MAPKi in patients with MAP2K1 mutant metastatic solid tumors. Methods: We interrogated AACR GENIE (v13) to identify all tumors with Class 1/2/3 MAP2K1 mutant solid tumors. We performed a systematic review and meta-analysis of individual patient data from patients with MAP2K1 mutant cancer published between 2010-22. Key inclusion criteria were: MAP2K1 mutation, solid tumor, metastatic disease, treatment with MAPKi and available treatment response data. The primary endpoint was progression-free survival (PFS) and the secondary endpoints were overall response rate (RR) and duration of response (DOR). Chi-squared and Log-Rank tests were used to evaluate statistical significance of differences between groups. Results: MAP2K1 driver mutations were present in 917/167,423 (0.5%) tumors in the AACR GENIE dataset. MAP2K1 mutants were most commonly identified in melanoma, colorectal (CRC) and non-small cell lung cancer (NSCLC). In solid tumors, Class 2 mutations were the most prevalent (n=310, 63%) followed by Class 1 (n=119, 24%) and Class 3 (n=66, 13%). Co-occurring MAPK pathway activating mutations (KRAS, NRAS, HRAS, NF1, BRAF, RAF1, or EGFR) were significantly more likely (P<0.0001) to occur in Class 1 (82.3%), versus Class 2 (30.9%) or Class 3 (10.6%) MAP2K1 mutant tumors. We identified 55 patients with MAP2K1 mutant tumors who received MAPKi (n=16/30/6/3 for Class 1/2/3/unclassified, respectively). Of these, (n=22, 18, 12, 3) had melanoma, CRC, NSCLC, or other cancers, respectively. Patients were treated with BRAFi (n=12), MEKi (n=24), BRAF+MEKi (n=2), ERKi (n=1) or EGFRi (n=16). Co-occurring MAPK pathway mutations were present in 51% of tumors. In the entire cohort, the RR was 24% and median PFS was 3.3 months. The RR did not differ according to mutation class, cancer type or MAPKi regimen. However, patients with Class 2 mutations experienced longer PFS (4.0 months) and DOR (23.8 months) compared to patients with Class 1, 3 or unclassified MAP2K1 mutations (PFS 3.0 months, P=0.035; DOR 4.2 months, P=0.04). Conclusions: Class 2 MAP2K1 mutations are RAF-regulated oncogenic mutations with a relatively low incidence of co-occurring MAPK pathway activating mutations. Some patients with Class 2 MAP2K1 mutations may derive durable therapeutic benefit from MAPKi. Prospective clinical studies with MAPK inhibitors are warranted in patients with MAP2K1-mutated metastatic 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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».