Programmed Cell Death Protein 1 Inhibitors and MET Targeted Therapies in NSCLC With MET Exon 14 Skipping Mutations: Efficacy and Toxicity as Sequential Therapies
Notice bibliographique
Résumé
Introduction NSCLC with MET exon 14 skipping mutation ( MET ex14) is associated with poor outcomes. Integration of novel targeted therapies is challenging because of barriers in testing and drug access. We, therefore, sought to characterize the treatment patterns, outcomes, and emerging issues of treatment sequencing in patients with MET ex14-mutant NSCLC. Methods We reviewed all NSCLC cases with MET ex14 alterations between 2014 and 2020 across four Canadian cancer centers. Demographics, disease characteristics, systemic therapy, overall response rates (ORRs), survival, and toxicity were summarized. Results Among 64 patients with MET ex14-mutant NSCLC, the median overall survival was 23.1 months: 127.0 months in stage 1, 27.3 months in resected stage 2 and 3, and 16.6 months in unresectable stage 3 or 4 disease, respectively. In patients with advanced disease, 22% were too unwell for systemic treatment. MET tyrosine kinase inhibitors (TKIs) were administered to 28 patients with an ORR of 33%, median progression-free survival of 2.7 months, and 3.8 months for selective TKIs. Programmed cell death protein-1 (PD-1) inhibitors were given to 25 patients—the ORR was 44% and progression-free survival was 10.6 months. No responses were seen with subsequent MET TKIs after initial TKI treatment. Grade 3 or higher toxicities occurred in 64% of patients who received MET TKI after PD-1 inhibitors versus 8% in those who did not receive PD-1 inhibitors. Conclusions Many patients with advanced MET ex14 NSCLC were too unwell to receive treatment. PD-1 inhibitors seem effective as an initial treatment, although greater toxicity was seen with subsequent MET TKIs. Thus, timely testing for MET ex14 skipping and initial therapy are imperative to improving patient survival.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».