Early Circulating Tumor DNA Dynamics and Efficacy of Lorlatinib in Patients With Treatment-Naive, Advanced, ALK-Positive NSCLC
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Circulating tumor DNA (ctDNA) has been used as a biomarker for prognostication and response to treatment. Here, we evaluate ctDNA as a potential biomarker for response to lorlatinib, a third-generation ALK tyrosine kinase inhibitor in patients with treatment-naive, advanced, ALK -positive NSCLC in the ongoing phase 3 CROWN study (NCT03052608). Methods Molecular responses were calculated using mean variant allele frequency (VAF), longitudinal mean change in VAF (dVAF), and ratio to baseline. Efficacy assessments (progression-free survival [PFS] and objective response rate) were paired with individual patient ctDNA and analyzed for association. Results Compared with baseline, mean VAF at week 4 was decreased in both treatment arms. Considering all detected somatic variants, a reduction in dVAF (≤0) was associated with a longer PFS in the lorlatinib arm. The hazard ratio (HR) for a dVAF less than or equal to 0 versus more than 0 was 0.50 (95% confidence interval [CI]: 0.23–1.12) in the lorlatinib arm. A similar association was not observed for crizotinib (HR = 1.00, 95% CI: 0.49–2.03). Comparing molecular responders with nonresponders, patients treated with lorlatinib who had a molecular response had longer PFS (HR = 0.37, 95% CI: 0.16–0.85); patients treated with crizotinib who had a molecular response had similar PFS as those without a molecular response (HR = 1.48, 95% CI: 0.67–3.30). Conclusions In patients with treatment-naive, advanced, ALK -positive NSCLC, early ctDNA dynamics predicted better outcome with lorlatinib but not with crizotinib. These results suggest that ctDNA may be used to monitor and potentially predict efficacy of lorlatinib 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».