A phase 2, multicenter, open-label study of anti-LAG-3 ieramilimab in combination with anti-PD-1 spartalizumab in patients with advanced solid malignancies
Notice bibliographique
Résumé
Ieramilimab, a humanized anti-LAG-3 monoclonal antibody, was well tolerated in combination with the anti-PD-1 antibody spartalizumab in a phase 1 study. This phase 2 study aimed to further investigate the efficacy and safety of combination treatment in patients with selected advanced (locally advanced or metastatic) solid malignancies. Eligible patients with non-small cell lung cancer (NSCLC), melanoma, renal cell carcinoma (RCC), mesothelioma, and triple-negative breast cancer (TNBC) were grouped depending on prior anti-PD-1/L1 therapy (anti-PD-1/L1 naive or anti-PD-1/L1 pretreated). Patients received ieramilimab (400 mg) followed by spartalizumab (300 mg) every 3 weeks. The primary endpoint was objective response rate (ORR), along with safety, pharmacokinetics, and biomarker assessments. Of 235 patients, 142 were naive to anti-PD-1/L1 and 93 were pretreated with anti-PD-1/L1 antibodies. Durable responses (>24 months) were seen across all indications for patients naive to anti-PD-1/L1 and in melanoma and RCC patients pretreated with anti-PD1/L1. The most frequent study drug-related AEs were pruritus (15.5%), fatigue (10.6%), and rash (10.6%) in patients naive to anti-PD-1/L1 and fatigue (18.3%), rash (14.0%), and nausea (10.8%) in anti-PD-1/L1 pretreated patients. Biomarker assessment indicated higher expression of T-cell-inflamed gene signature at baseline among responding patients. Response to treatment was durable (>24 months) in some patients across all enrolled indications, and safety findings were in accordance with previous and current studies exploring LAG-3/PD-1 blockade.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».