Clinical landscape of precision oncology for rare cancers among diverse Asian populations: Insights from the MASTER KEY registry.
Notice bibliographique
Résumé
3024 Background: Despite considerable strides in novel cancer treatments, disparities in access and care persist globally. This is particularly pronounced for rare cancers and among Asian patient cohorts, presenting a dual challenge. Methods: We conducted an analysis on clinical and biomarker data from the MASTER KEY Study, a multi-regional, prospective, observational precision oncology initiative encompassing 3,764 rare cancer patients across Asia. Clinical treatment and biomarker data, inclusive of DNA/RNA sequencing, were scrutinized to compare precision oncology adoption across various countries. Results: Within the Japanese cohort (3,268 patients), predominant rare cancer types included soft tissue sarcomas (22.0%), CNS/brain tumors (12.8%), and head and neck tumors (9.2%). The broader Asian cohort (496 patients) included soft tissue sarcomas (14.6%), liver/biliary tract tumors (14.4%), and head and neck tumors (13.8%), drawing patients from Malaysia, Korea, Taiwan, Philippines, Thailand, and Vietnam. Clinical trial participation for these rare cancers was notably higher in Taiwan (8.2%), followed by Japan (6.5%) and Malaysia (2.0%). The utilization of molecular target agents and/or immune checkpoint inhibitors was highest in Japan (20.3%), trailed by Taiwan (18.9%) and Korea (12.8%). DNA/RNA targeted sequencing data was available for 1,852 patients in Japan (56.7%) and 321 patients (64.7%) across the rest of Asia. 19.5% and 7.0% received on-target therapy in Japan and the rest of Asia, respectively. Notably, in Japan, patients harboring detectable targetable genes like BRAF V600E, BRCA1, and BRCA2 received BRAF/MEK inhibitors and PARP inhibitors at rates of 78.3%, 37.8%, and 25.0%, respectively, with varying response rates of 33.3%, 18.2%, and 20.2% each. Intriguingly, TP53 mutation acted as a negative predictor for response to BRAF/MEK inhibitors. Notably, no patients in the Asian cohort received BRAF/MEK inhibitors or PARP inhibitors despite the detection of these genes. Conclusions: The MASTER KEY Study demonstrates the feasibility of a prospective precision oncology platform, spotlighting rare cancers and enabling on-label targeted therapy as well as off-label targeted therapy for a subset of patients through trials. However, the broader Asian population outside Japan encounters heightened limitations in accessing precision oncology. Urgent expansion of clinical trials throughout Asia is crucial to effectively address the disparity that lies within Asian rare cancer patients.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».