Early Clearance of Plasma <i>Epidermal Growth Factor Receptor</i> Mutations as a Predictor of Outcome on Osimertinib in Advanced Non–Small Cell Lung Cancer; Exploratory Analysis from AURA3 and FLAURA
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Plasma circulating tumor DNA (ctDNA) analysis is used for genotyping advanced non-small cell lung cancer (NSCLC); monitoring dynamic ctDNA changes may be used to predict outcomes. PATIENTS AND METHODS: This was a retrospective, exploratory analysis of two phase III trials [AURA3 (NCT02151981), FLAURA (NCT02296125)]. All patients had EGFR mutation-positive (EGFRm; ex19del or L858R) advanced NSCLC; AURA3 also included T790M-positive NSCLC. Osimertinib (FLAURA, AURA3), or comparator EGFR-tyrosine kinase inhibitor (EGFR-TKI; gefitinib/erlotinib; FLAURA), or platinum-based doublet chemotherapy (AURA3) was given. Plasma EGFRm was analyzed at baseline and Weeks 3/6 by droplet digital PCR. Outcomes were assessed by detectable/non-detectable baseline plasma EGFRm and plasma EGFRm clearance (non-detection) at Weeks 3/6. RESULTS: In AURA3 (n = 291), non-detectable versus detectable baseline plasma EGFRm had longer median progression-free survival [mPFS; HR, 0.48; 95% confidence interval (CI), 0.33-0.68; P < 0.0001]. In patients with Week 3 clearance versus non-clearance (n = 184), respectively, mPFS (months; 95% CI) was 10.9 (8.3-12.6) versus 5.7 (4.1-9.7) with osimertinib and 6.2 (4.0-9.7) versus 4.2 (4.0-5.1) with platinum-pemetrexed. In FLAURA (n = 499), mPFS was longer with non-detectable versus detectable baseline plasma EGFRm (HR, 0.54; 95% CI, 0.41-0.70; P < 0.0001). For Week 3 clearance versus non-clearance (n = 334), respectively, mPFS was 19.8 (15.1 to not calculable) versus 11.3 (9.5-16.5) with osimertinib and 10.8 (9.7-11.1) versus 7.0 (5.6-8.3) with comparator EGFR-TKI. Similar outcomes were observed by Week 6 clearance/non-clearance. CONCLUSIONS: Plasma EGFRm analysis as early as 3 weeks on-treatment has the potential to predict outcomes in EGFRm advanced NSCLC.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».