MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4385897815 · doi:10.1093/oncolo/oyad197

Outcomes of Combination Platinum-Doublet Chemotherapy and Anti-PD(L)-1 Blockade in KRASG12C-Mutant Non-Small Cell Lung Cancer

2023· article· en· W4385897815 sur OpenAlexfundno aff
Arielle Elkrief, Biagio Ricciuti, Joao V. Alessi, Teng Fei, Hannah L. Kalvin, Jacklynn V. Egger, Hira Rizvi, Rohit Thummalapalli, Giuseppe Lamberti, Andrew J. Plodkowski, Matthew D. Hellmann, Mark G. Kris, Maria E. Arcila, Marina K. Baine, Charles M. Rudin, Piro Lito, Marc Ladanyi, Adam J. Schoenfeld, Gregory J. Riely, Mark M. Awad, Kathryn C. Arbour

Notice bibliographique

RevueThe Oncologist · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCanadian Institutes of Health ResearchLegend BiotechEMD SeronoGenentechRevolution MedicinesFlatiron HealthNational Institutes of HealthMemorial Sloan-Kettering Cancer CenterSanofiBristol-Myers SquibbEli Lilly and CompanyAstraZenecaAmgenPfizerNational Center for Advancing Translational SciencesLUNGevity Foundation
Mots-clésMedicineImmunotherapyInternal medicineOncologyPembrolizumabLung cancerResponse Evaluation Criteria in Solid TumorsChemotherapyCancerProgressive disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Direct KRASG12C inhibitors are approved for patients with non-small cell lung cancers (NSCLC) in the second-line setting. The standard-of-care for initial treatment remains immune checkpoint inhibitors, commonly in combination with platinum-doublet chemotherapy (chemo-immunotherapy). Outcomes to chemo-immunotherapy in this subgroup have not been well described. Our goal was to define the clinical outcomes to chemo-immunotherapy in patients with NSCLC with KRASG12C mutations. PATIENTS AND METHODS: Through next-generation sequencing, we identified patients with advanced NSCLC with KRAS mutations treated with chemo-immunotherapy at 2 institutions. The primary objective was to determine outcomes and determinants of response to first-line chemo-immunotherapy among patients with KRASG12C by evaluating objective response rate (ORR), progression-free survival (PFS), and overall survival (OS). We assessed the impact of coalterations in STK11/KEAP1 on outcomes. As an exploratory objective, we compared the outcomes to chemo-immunotherapy in KRASG12C versus non-G12C groups. RESULTS: One hundred and thirty eight patients with KRASG12C treated with first-line chemo-immunotherapy were included. ORR was 41% (95% confidence interval (CI), 32-41), median PFS was 6.8 months (95%CI, 5.5-10), and median OS was 15 months (95%CI, 11-28). In a multivariable model for PFS, older age (P = .042), squamous cell histology (P = .008), poor ECOG performance status (PS) (P < .001), and comutations in KEAP1 and STK11 (KEAP1MUT/STK11MUT) (P = .015) were associated with worse PFS. In a multivariable model for OS, poor ECOG PS (P = .004) and KEAP1MUT/STK11MUT (P = .009) were associated with worse OS. Patients with KRASG12C (N = 138) experienced similar outcomes to chemo-immunotherapy compared to patients with non-KRASG12C (N = 185) for both PFS (P = .2) and OS (P = .053). CONCLUSIONS: We define the outcomes to first-line chemo-immunotherapy in patients with KRASG12C, which provides a real-world benchmark for clinical trial design involving patients with KRASG12C mutations. Outcomes are poor in patients with specific molecular coalterations, highlighting the need to develop more effective frontline therapies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,370

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,295 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe OncologistMême sujetCancer Immunotherapy and BiomarkersTravaux en français237 207