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Enregistrement W4391303387 · doi:10.1200/jco.2024.42.4_suppl.78

Clinical outcomes with systemic therapy given after progression on prostate specific membrane antigen radioligand therapy (PSMA-RLT) in patients with metastatic castration-resistant prostate cancer (mCRPC).

2024· article· en· W4391303387 sur OpenAlexaff
Soumaya Labidi, Aida Salehi, Parvaneh Fallah, Vincent Morin, Meredith Li, Stephan Probst, Cristiano Ferrario, April A. N. Rose

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Treatment and Research
Établissements canadiensJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProstate cancerRadioligandGlutamate carboxypeptidase IIOncologyInternal medicineProstateCirculating tumor cellProstate-specific antigenUrologyCancerMetastasisReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

78 Background: PSMA-RLT is a novel therapeutic modality that improves overall survival in mCRPC. However, outcomes for systemic therapy given after progression on PSMA-RLT are not well described. We investigated treatment choices and outcomes in patients (pts) with mCRPC who experienced disease progression after PSMA-RLT. Methods: We performed a single center retrospective cohort study of pts with mCRPC, who received PSMA-RLT at the Jewish General Hospital between 2020 and 2023. Clinical characteristics, PSA50, further lines of therapy post PSMA-RLT and survival were abstracted from chart review. A log-rank test was used to assess overall survival (OS). Post-PSMA-RLT specific OS (Post-RLT-OS) was defined from the date of first systemic treatment after PSMA-RLT failure to death or last follow up. Results: We identified 42 pts who received PSMA-RLT for mCRPC. The median age was 63 years (47-89) and the majority (56.1%) of pts received PSMA-RLT as a 3rd or later line of therapy in mCRPC setting. Amongst these pts, 15/42 (35.7%) achieved a PSA50 response to PSMA-RLT; 36 pts experienced disease progression, and 25/36 with disease progression (69.4%) received subsequent active systemic therapy. Post-PSMA-RLT systemic therapy included chemotherapy (n=17), PARP inhibitors (PARPi) (n=3), bipolar androgen therapy (BAT) followed by androgen receptor-axis targeted agent (ARAT) (BAT+ARAT) (n=2), Radium (n=2), BAT (n=1), and different PSMA-RLT agent (n=1). Amongst the pts who received post-PSMA-RLT therapy, 5/25 (20%) achieved a PSA50 response. PSA50 responses were observed in pts who received chemotherapy (n=2), BAT+ARAT (n=2) and PARPi (n=1). After a median follow-up of 10 months, the median Post-RLT-OS in the entire cohort was 11.7 months. Post-RLT-OS was significantly associated with PSA levels at the time of post-PSMA-RLT systemic therapy. The median Post-RLT-OS for pts with PSA < 100 (n=11), 100 ≤ PSA < 1000 (n=5) PSA ≥ 1000 (n=5) was 15, 15.7, and 8.6 months respectively (P = 0.014). Conclusions: Some pts derive benefit from post-PSMA-RLT systemic therapy; however, the overall response rate is low and therapeutic options are limited. More research is needed to define mechanisms of resistance to PSMA-RLT, and to identify novel therapeutic opportunities in this patient population.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,095
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,375 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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