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Enregistrement W4404067466 · doi:10.1136/jitc-2024-sitc2024.1488

1488 A multicenter phase 2 trial of lifileucel plus pembrolizumab in patients with checkpoint inhibitor-naive metastatic NSCLC: updated results

2024· article· en· W4404067466 sur OpenAlexaff
Ben Creelan, Kai He, Edward B. Garon, Jason Chesney, Sylvia Lee, Jorgé Nieva, Adrian G. Sacher, Friedrich Graf Finckenstein, Brian Gastman, Jeffrey Chou, Rana Fiaz, Melissa Catlett, Guang Chen, Adam Schoenfeld

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPembrolizumabOncologyMedicineInternal medicineComputer scienceImmunotherapyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Resistance to frontline immune checkpoint inhibitor (ICI) ± chemotherapy presents a challenge in the treatment of metastatic non-small cell lung cancer (NSCLC). Tumor-infiltrating lymphocyte (TIL) cell therapy with lifileucel alone demonstrated an objective response rate (ORR) of 21% in patients with refractory metastatic NSCLC previously treated with an ICI. Integration of TIL cell therapy in frontline regimens may improve long-term outcomes in NSCLC. We report updated efficacy and safety results for lifileucel combined with pembrolizumab in patients with ICI-naive metastatic NSCLC. Methods IOV-COM-202 (NCT03645928) is a global, phase 2, multicenter, multicohort, open-label study. Cohort 3A has enrolled patients with ICI-naive advanced or metastatic NSCLC with disease progression, ≥1 resectable lesion for lifileucel manufacturing, and ≥1 evaluable lesion (by RECIST v1.1). Patients received nonmyeloablative lymphodepletion (cyclophosphamide and fludarabine), followed by a single lifileucel infusion, and ≤6 doses of high-dose interleukin-2 (IL-2). Pembrolizumab was administered once before lymphodepletion and continued after lifileucel up to 2 years. Primary endpoints were ORR and safety (incidence of grade ≥3 TEAEs). Results As of August 12, 2024, 22 patients had been infused with lifileucel. Patients had a median age of 57 years (range, 30–69) and a median of 1 (range, 0–4) lines of prior systemic therapy. PD-L1 tumor proportion score was <1 in 77.3% (n=17), tumor EGFR status was wild-type (wt) in 63.6% (n=14). Common anatomic sites of tumor resection were lung (45.5%) and lymph node (22.7%). Median lifileucel dose was 22.9×109 cells. At a median follow-up of 25.6 months, the ORR (95% CI) in the EGFR-wt subgroup of interest for further studies was 64.3% (35.1%–87.2%). Median DOR in this subgroup was not reached (NR; 95% CI, 3.7 months–NR). Six responses occurred in 11 patients with EGFR-wt PD-L1–negative disease (54.5%). Five patients had durable and ongoing responses at last follow-up, including 3 patients with PD-L1–negative status (figure 1). For the EGFR-mutation post-TKI (n=8) subgroup, the ORR was 12.5%. TEAEs were consistent with underlying disease and known profiles of pembrolizumab, nonmyeloablative lymphodepletion, and IL-2. Most common grade ≥3 nonhematologic TEAEs were hypoxia (54.5%), febrile neutropenia (45.5%), and hypophosphatemia (31.8%). Conclusions In patients with ICI-naive metastatic NSCLC, lifileucel plus pembrolizumab demonstrated robust antitumor activity and durable responses, including in patients with EGFR-wt PD-L1–negative tumors. No new safety signals were observed with lifileucel plus pembrolizumab. These results support further investigation of lifileucel/ICI combination as part of frontline therapy in metastatic NSCLC. Trial Registration NCT03645928. Ethics Approval This study was approved by the institutional review board at each site and was conducted in accordance with the Declaration of Helsinki and Good Clinical Practice guidelines of the International Conference on Harmonization. All patients provided written informed consent.

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)0,002
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: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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