The type II RAF inhibitor tovorafenib in relapsed/refractory pediatric low-grade glioma: the phase 2 FIREFLY-1 trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BRAF genomic alterations are the most common oncogenic drivers in pediatric low-grade glioma (pLGG). Arm 1 ( n = 77) of the ongoing phase 2 FIREFLY-1 (PNOC026) trial investigated the efficacy of the oral, selective, central nervous system–penetrant, type II RAF inhibitor tovorafenib (420 mg m − 2 once weekly; 600 mg maximum) in patients with BRAF -altered, relapsed/refractory pLGG. Arm 2 ( n = 60) is an extension cohort, which provided treatment access for patients with RAF -altered pLGG after arm 1 closure. Based on independent review, according to Response Assessment in Neuro-Oncology High-Grade Glioma (RANO-HGG) criteria, the overall response rate (ORR) of 67% met the arm 1 prespecified primary endpoint; median duration of response (DOR) was 16.6 months; and median time to response (TTR) was 3.0 months (secondary endpoints). Other select arm 1 secondary endpoints included ORR, DOR and TTR as assessed by Response Assessment in Pediatric Neuro-Oncology Low-Grade Glioma (RAPNO) criteria and safety (assessed in all treated patients and the primary endpoint for arm 2, n = 137). The ORR according to RAPNO criteria (including minor responses) was 51%; median DOR was 13.8 months; and median TTR was 5.3 months. The most common treatment-related adverse events (TRAEs) were hair color changes (76%), elevated creatine phosphokinase (56%) and anemia (49%). Grade ≥3 TRAEs occurred in 42% of patients. Nine (7%) patients had TRAEs leading to discontinuation of tovorafenib. These data indicate that tovorafenib could be an effective therapy for BRAF -altered, relapsed/refractory pLGG. ClinicalTrials.gov registration: NCT04775485 .
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».