Safety, Efficacy, and Biomarker Analyses of Dostarlimab in Patients with Endometrial Cancer: Interim Results of the Phase I GARNET Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This interim report of the GARNET phase I trial presents efficacy and safety of dostarlimab in patients with advanced or recurrent endometrial cancer (EC), with an analysis of tumor biomarkers as prognostic indicators. PATIENTS AND METHODS: A total of 153 patients with mismatch repair deficient (dMMR)/microsatellite instability-high (MSI-H) and 161 patients with mismatch repair proficient (MMRp)/microsatellite stable (MSS) EC were enrolled and dosed. Patients received 500 mg dostarlimab every 3 weeks for four cycles, then 1,000 mg every 6 weeks until progression. Primary endpoints were objective response rate (ORR) and duration of response (DOR). RESULTS: A total of 143 patients with dMMR/MSI-H EC and 156 patients with MMRp/MSS EC were evaluated for efficacy. ORR was 45.5% (n = 65) and 15.4% (n = 24) for dMMR/MSI-H EC and MMRp/MSS EC, respectively. Median DOR for dMMR/MSI-H EC was not met (median follow-up, 27.6 months); median DOR for MMRp/MSS EC was 19.4 months. The ORRs by combined positive score (CPS) ≥1 status were 54.9% and 21.7% for dMMR/MSI-H EC and MMRp/MSS EC, respectively. ORRs by high tumor mutational burden (≥10 mutations/Mb) were 47.8% (43/90) and 45.5% (5/11) for dMMR/MSI-H EC and MMRp/MSS EC, respectively. ORR in TP53mut or POLεmut molecular subgroups was 18.1% (17/94) and 40.0% (2/5), respectively. The safety profile of dostarlimab was consistent with previous reports. CONCLUSIONS: Dostarlimab demonstrated durable antitumor activity and safety in patients with dMMR/MSI-H EC. Biomarkers associated with EC may identify patients likely to respond to dostarlimab. See related commentary by Jangra and Dhani, p. 4521.
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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| 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 ».