The Combined Therapy of Cabozantinib, Crizotinib, and Osimertinib in a Lung Cancer Patient with Acquired MET Amplification and Resistance Mutations
Notice bibliographique
Résumé
EGFR-mutant lung cancers develop a wide range of potential resistance alterations under therapy with the third-generation EGFR tyrosine kinase inhibitor osimertinib. MET amplification ranks among the most common acquired resistance alterations and is currently being investigated as a therapeutic target in several studies. Nevertheless, targeted therapy of MET might similarly result in acquired resistance by point mutations in MET, which further expands therapeutic and diagnostic challenges. Here, we report a 50-year-old male patient with EGFR-mutant lung adenocarcinoma and stepwise acquired resistance by a focal amplification of MET followed by D1246N (D1228N), D1246H (D1228H), and L1213V (L1195V) point mutations in MET, all detected by NGS. The patient successfully responded to the combined and sequential treatment of osimertinib, osimertinib/crizotinib, and third-line osimertinib/cabozantinib. This case highlights the importance of well-designed, sequential molecular diagnostic analyses and the personalized treatment of patients with acquired resistance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».