Selinexor for the treatment of recurrent or metastatic salivary gland tumors: Results from the <scp>GEMS</scp>‐001 clinical trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We aimed to evaluate the activity of selinexor, an oral selective inhibitor of nuclear export, in patients with recurrent or metastatic salivary gland tumors (SGT). METHODS: GEMS-001 is an open-label Phase 2 study for patients with recurrent or metastatic SGT with two parts. In Part 1 of the protocol, patients had tumor samples profiled with targeted next generation sequencing as well as immunohistochemistry for androgen receptor, HER-2 and ALK. For Part 2, patients with no targeted therapies available were eligible to receive selinexor 60 mg given twice weekly every 28 days. The primary endpoint was objective response rate. Secondary endpoints included progression-free survival (PFS) and prevalence of druggable alterations across SGT. RESULTS: One hundred patients were enrolled in GEMS-001 and underwent genomic and immunohistochemistry profiling. A total of 21 patients who lacked available matched therapies were treated with selinexor. SGT subtypes (WHO classification) included adenoid cystic carcinoma (n = 10), salivary duct carcinoma (n = 3), acinic cell carcinoma (n = 2), myoepithelial carcinoma (n = 2), carcinoma ex pleomorphic adenoma (n = 2) and other (n = 2). Of 18 evaluable patients, stable disease (SD) was observed in 17 patients (94%) (SD ≥6 months in 7 patients (39%)). However, no objective responses were observed. The median PFS was 4.9 months (95% confidence interval, 3.4-10). The most common treatment-related Grade 1-2 adverse events were nausea [17 patients (81%)], fatigue [16 patients (76%)], and dysgeusia [12 patients (57%)]. Most common treatment-related Grade 3-4 adverse events were hyponatremia [3 patients (14%)], neutrophil count decrease [3 patients (14%)] and cataracts [2 patients (10%)]. No treatment-related deaths were observed. CONCLUSIONS: Although tumor reduction was observed across participants, single agent selinexor anti-tumor activity was limited.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».