Neratinib Alone or in Combination with Immune Checkpoint Inhibitors with or without Mammalian Target of Rapamycin Inhibitors in Patients with Fibrolamellar Carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Fibrolamellar carcinoma (FLC) displays upregulation of several oncogenes, including HER2, and multiple immune-suppressive mechanisms. We investigated the efficacy and safety of the pan-HER tyrosine kinase inhibitor neratinib as monotherapy (SUMMIT phase 2 basket study) or with immune checkpoint and/or mammalian target of rapamycin (mTOR) inhibitors (compassionate-use program) in patients with FLC. Methods: Patients received neratinib 240 mg/day orally in SUMMIT, or as doublet or triplet combinations with pembrolizumab 2 mg/kg intravenously every 3 weeks, nivolumab 240 mg intravenously every 2 weeks, everolimus 7.5 mg/day orally, or sunitinib 37.5 mg/day orally under compassionate use. The primary endpoint in SUMMIT was objective response rate; safety was a secondary endpoint. Results: Fifteen patients with FLC received neratinib monotherapy in SUMMIT. The objective response rate was 5% (95% confidence interval [CI]: 0–21.8) and the disease control rate was 13.3% (95% CI: 1.7–40.5). Upon progression, five had added immune checkpoint inhibitors with or without everolimus or sunitinib. Two additional patients received neratinib-based combinations outside of SUMMIT, for a total of 17 neratinib-treated patients. One patient who received neratinib plus pembrolizumab had a confirmed partial response, one treated with neratinib plus everolimus had stable disease lasting 6 months, and one who received neratinib plus pembrolizumab plus sunitinib had stable disease lasting 16 months. Grade 3/4 adverse events with neratinib monotherapy occurred in 10 (66.7%)/2 (13.3%) patients, respectively. Grade 3 adverse events with neratinib-based combinations were hyperglycemia (n = 1; neratinib plus pembrolizumab), hepatic failure, and anaphylaxis (n = 1 each, neratinib plus pembrolizumab plus everolimus). There were no grade 4 adverse events with combination therapy. Conclusion: In patients with FLC, single-agent neratinib had limited efficacy, but clinical benefit was observed with neratinib in combination with immunotherapy and/or mTOR-targeted agents.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».