MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4399122128 · doi:10.1200/jco.2024.42.16_suppl.103

Telisotuzumab vedotin monotherapy in patients with previously treated c-Met–overexpressing non-squamous <i>EGFR</i> wildtype advanced NSCLC: Primary analysis of the LUMINOSITY trial.

2024· article· en· W4399122128 sur OpenAlexaff
David Ross Camidge, Jair Bar, Hidehito Horinouchi, Jonathan W. Goldman, Fedor Moiseenko, Е. А. Филиппова, İrfan Çiçin, Tudor–Eliade Ciuleanu, Nathalie Daaboul, Chunling Liu, Penelope Ann Bradbury, Mor Moskovitz, Nuran Katgı, Pascale Tomasini, Alona Zer, Jim Looman, Christine K. Ratajczak, Martha Li, Summer Xia, Shun Lü

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiomics and Machine Learning in Medical Imaging
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoHôpital Charles-Le Moyne
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineClinical endpointOncologyPopulationPhases of clinical researchChemotherapyClinical trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

103 Background: Approximately 25% of patients (pts) with non-squamous (NSQ) EGFR wildtype (WT) NSCLC have c-Met protein overexpression (Ansell et al. 2022 CRUK), which is associated with a poor prognosis (Liang, Wang. Onco Targets Ther. 2020). Telisotuzumab vedotin (Teliso-V) is a c-Met–directed antibody-drug conjugate comprising the mAb telisotuzumab and the microtubule polymerization inhibitor monomethyl auristatin E. The phase 2 LUMINOSITY trial (NCT03539536) aimed to identify the c-Met–overexpressing (OE) NSCLC population best suited to Teliso-V and expand selected group(s) for further evaluation of efficacy. We report on the primary analysis for pts with c-Met OE NSQ EGFRWT NSCLC. Methods: This phase 2, non-randomized, multicenter study enrolled pts with locally advanced/metastatic c-Met OE NSCLC, ≤2 prior lines of therapy (chemotherapy [CTx] + immunotherapy [IO] or sequential CTx + IO), and ≤1 line of chemotherapy. c-Met OE (Ventana MET [SP44] clinical trial assay [CTA]) was defined as ≥25% tumor cells with 3+ staining (high: ≥50% 3+; intermediate [int]: 25 to &lt;50% 3+). Teliso-V was dosed at 1.9 mg/kg IV Q2W. Primary endpoint was overall response rate (ORR) by independent central review per RECIST v1.1. Results: 172 pts with NSQ EGFR WT NSCLC received ≥1 dose of Teliso-V and comprised the safety population; 161 (c-Met high, 78; c-Met int, 83) were included in baseline and efficacy analyses. Median age was 64 yrs (range 33–83), 69% were male, and 70% had ECOG PS 1. 97.5% had prior platinum and 82.0% had prior immune checkpoint inhibitor. Efficacy data are presented in Table below. ORR was 34.6% (c-Met high), 22.9% (c-Met int), 28.6% (overall). Median DOR was 9.0 mo (c-Met high), 7.2 mo (c-Met int), 8.3 mo (overall). Most common any-grade treatment-related AEs (TRAEs) were peripheral sensory neuropathy (30%), peripheral edema (16%), and fatigue (14%). Grade 5 TRAEs occurred in 2 pts (interstitial lung disease, respiratory failure). Conclusions: Teliso-V has shown compelling and durable responses in pts with c-Met OE NSQ EGFR WT NSCLC, especially in pts with c-Met high. Teliso-V had an acceptable safety profile that was clinically manageable, which is consistent with previous data. Clinical trial information: NCT03539536 . [Table: see text]

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,329
Score d'incertitude au seuil0,719

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,361 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical OncologyMême sujetRadiomics and Machine Learning in Medical ImagingTravaux en français237 207