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Enregistrement W4395001749 · doi:10.21037/tlcr-24-117

The evolving treatment landscape for BRAF-mutated non-small cell lung cancer

2024· editorial· en· W4395001749 sur OpenAlexafffund
Matthew Dankner, Jennifer Maxwell, April A. N. Rose

Notice bibliographique

RevueTranslational Lung Cancer Research · 2024
Typeeditorial
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMelanoma and MAPK Pathways
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - Santé
Mots-clésMedicineLung cancerComputational biologyBioinformaticsCancer researchOncologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oncogene-driven non-small cell lung cancer (NSCLC) represents a subgroup of lung cancers that harbors specific molecular activations, and is responsive to targeted therapies.Indeed, EGFR and ALK-inhibitors are approved in the first-line setting for NSCLC with EGFR and ALK driver alterations (1).In these subtypes of NSCLC, targeted therapies yield significant improvement in objective response rate (ORR) and progression-free survival (PFS) compared to chemotherapy (1).For other oncogenic drivers in NSCLC, such as BRAF, HER2, MET, RET, ROS1, KRAS and NTRK, targeted therapies are also approved on the basis of single-arm studies (1).Herein we will discuss the implications of the recently published phase 2 PHAROS clinical trial, that evaluated the efficacy of encorafenib and binimetinib for the treatment of BRAF mutant NSCLC (2).BRAF is a kinase that signals in the mitogen activated protein kinase (MAPK) pathway (3).BRAF mutations confer constitutive activation of the MAPK pathway resulting in cell proliferation and tumorigenesis.BRAF mutations are found in 3-5% of NSCLC (4), and can be grouped into three classes based upon molecular characteristics.Class 1 BRAF mutations occur at the V600 residue and signal as constitutively active monomers in a RAS-independent manner (3).BRAF non-V600 mutations can be further classified as RAS-independent active dimers with intermediate to high kinase activity (Class 2), and RAS-dependent kinase-impaired dimers (Class 3) (3).Class 1 BRAF mutations make up the majority of oncogenic BRAF mutations in most cancer types.However, Class 1 mutations only comprise 33-50% of all oncogenic BRAF mutations in NSCLC (5).To date, there are only approved targeted therapies for Class 1 BRAF mutant cancers (6).In NSCLC, all classes of BRAF mutations have been reported as a negative prognostic factor compared to BRAF wildtype (WT) NSCLC (7-9).BRAF inhibitors were first studied for Class 1 BRAF mutant melanoma, demonstrating impressive response rates but were associated with rapid resistance largely due to MAPK pathway reactivation.Indeed, single-agent BRAF inhibitors (vemurafenib or dabrafenib) have elicited ORR of 48-53% and PFS of 5.1-6.8months in melanoma (10-12).Due to MAPK pathway reactivation and the development of rapid resistance with BRAF inhibitor monotherapy,

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0150,028
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,005

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,347 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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