Biomarker analyses from the phase III randomized CLEAR trial: lenvatinib plus pembrolizumab versus sunitinib in advanced renal cell carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In CLEAR, lenvatinib + pembrolizumab (L + P) significantly improved efficacy versus sunitinib in first-line treatment of patients with advanced renal cell carcinoma (aRCC). We report results from CLEAR biomarker analyses. PATIENTS AND METHODS: GEP signatures including proliferation and angiogenesis] versus BOR/PFS. Association between mutation status of RCC driver genes and PFS were analyzed for genes for which ≥20 patients per arm had oncogenic alterations. Association of molecular subtypes with outcome was evaluated with baseline KPS adjustments. The set of biomarkers evaluated and statistical significance criteria for PD-L1 CPS, gene signature scores, and molecular subtypes were prespecified. RESULTS: GEP/low-angiogenesis/low-proliferation) clusters. No association between molecular subtypes and PFS for L + P/sunitinib was observed (after adjustment for KPS and gene signatures that were individually associated with PFS). CONCLUSIONS: Improvements in objective response rate and PFS for L + P versus sunitinib in aRCC were observed consistently across a range of biomarker subgroups defined using RCC driver mutations, PD-L1, gene expression signatures, and molecular subtypes.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».