Pembrolizumab Plus Olaparib for Patients With Previously Treated and Biomarker-Unselected Metastatic Castration-Resistant Prostate Cancer: The Randomized, Open-Label, Phase III KEYLYNK-010 Trial
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE There is an unmet need for therapeutic options that prolong survival for patients with heavily pretreated, metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC). The phase III, open-label KEYLYNK-010 study evaluated pembrolizumab plus olaparib versus a next-generation hormonal agent (NHA) for biomarker-unselected, previously treated mCRPC. METHODS Eligible participants had mCRPC that progressed on or after abiraterone or enzalutamide (but not both) and docetaxel. Participants were randomly assigned (2:1) to pembrolizumab plus olaparib or NHA (abiraterone or enzalutamide). The dual primary end points were radiographic progression-free survival (rPFS) by blinded independent central review per Prostate Cancer Working Group–modified RECIST 1.1 and overall survival (OS). Time to first subsequent therapy (TFST) was a key secondary end point. Safety and objective response rate (ORR) were secondary end points. RESULTS Between May 30, 2019, and July 16, 2021, 529 participants were randomly assigned to pembrolizumab plus olaparib and 264 to NHA. At final rPFS analysis, median rPFS was 4.4 months (95% CI, 4.2 to 6.0) with pembrolizumab plus olaparib and 4.2 months (95% CI, 4.0 to 6.1) with NHA (hazard ratio [HR], 1.02 [95% CI, 0.82 to 1.25]; P = .55). At final OS analysis, median OS was 15.8 months (95% CI, 14.6 to 17.0) and 14.6 months (95% CI, 12.6 to 17.3), respectively (HR, 0.94 [95% CI, 0.77 to 1.14]; P = .26). At final TFST analysis, median TFST was 7.2 months (95% CI, 6.7 to 8.1) versus 5.7 months (95% CI, 5.0 to 7.1), respectively (HR, 0.86 [95% CI, 0.71 to 1.03]). ORR was higher with pembrolizumab plus olaparib versus NHA (16.8% v 5.9%). Grade ≥3 treatment-related adverse events occurred in 34.6% and 9.0% of participants, respectively. CONCLUSION Pembrolizumab plus olaparib did not significantly improve rPFS or OS versus NHA in participants with biomarker-unselected, heavily pretreated mCRPC. The study was stopped for futility. No new safety signals occurred.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».