Retreatment with EGFR inhibitor in non-small cell lung cancer patients previously exposed to EGFR-TKI: A systematic review and meta-analysis.
Notice bibliographique
Résumé
e21159 Background: Epidermal growth factor receptor (EGFR) tyrosine kinase inhibitors (TKI) are the standard therapy for EGFR-mutated non-small cell lung cancer (NSCLC) patients. Unfortunately, patients eventually develop resistance to EGFR-TKI and disease progression. Re-exposure after a drug-free interval may be an alternative to overcome tumor resistance. We performed a systematic review and meta-analysis to assess EGFR-TKI retreatment’s efficacy in advanced NSCLC. Methods: We systematically searched PubMed, Embase, and Cochrane databases for clinical trials and observational cohort studies evaluating EGFR-TKI retreatment in advanced NSCLC patients. We aimed to assess the objective response rate (ORR), disease control rate (DCR), and survival outcomes. Subgroup analyses were performed according to the type of EGFRmutation and the TKI drug used in retreatment. We further stratified studies to assess the efficacy of rechallenging with the same drug used initially or a different one. Heterogeneity was assessed using the Cochran Q test, and I2 statistics and random effects models were fitted. Results: We included 16 studies (7 prospective clinical trials, and 9 retrospective cohorts) with 806 patients. Most of them had adenocarcinoma (70.8%), were females (58.1%), and were non-smokers (74.5%). The most frequently TKI given as the initial treatment was gefitinib (58.1%), whereas in the rechallenge it was erlotinib (36.6%) followed by gefitinib (31.6%). In a pooled analysis of patients who were retreated with TKI, the median PFS was 4.1 months (95%CI 3.0 - 4.4), and OS was 12.6 months (95%CI 10.2 - 12.6). ORR was 16% (95%CI 10 - 22%) and DCR was documented in 63% (95%CI 0.54 - 0.72%). Patients harboring a sensitive EGFR mutation had a significantly higher DCR, compared to patients with EGFRT790M mutation, and those with unknown mutational status, (DCR: 70%, 62%, and 48%, respectively, p = 0.02). Patients rechallenged with gefitinib, erlotinib, or afatinib had a similar DCR of 60%, while patients re-exposed to osimertinib had a greater DCR of 70% (95%CI 59 - 80%), (p < 0.01). Regarding ORR, no significant difference was observed amongst the groups defined by the type of EGFR mutation (p = 0.74) or type of TKI used (p = 0.05). Rechallenge using the same versus a different TKI resulted in similar ORR and DCR. In a subgroup analysis of 102 patients who had disease control with the first TKI, 62% (95%CI 45 – 79%) achieved disease control with TKI rechallenge. Conclusions: Our meta-analysis suggests that a subgroup of advanced EGFR-mutated NSCLC patients who failed TKI treatment benefit from rechallenge with an EGFR-TKI after a TKI-free interval. Re-exposure with either the same or a different TKI was shown to be equally effective. Patients treated with osimertinib and those with EGFR-sensitive mutations have better responses to the treatment.
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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 | 0,008 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».