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Enregistrement W4405764199 · doi:10.1177/17588359241308466

Analysis of outcomes in resected early-stage NSCLC with rare targetable driver mutations

2024· article· en· W4405764199 sur OpenAlexaff
Nadia Ghazali, Jamie Feng, Katrina Hueniken, Khaleeq Khan, Karmugi Balaratnam, Thomas K. Waddell, Kazuhiro Yasufuku, Andrew Pierre, Laura Donahoe, Elliot Wakeam, Marcelo Cypel, Jonathan Yeung, Shaf Keshavjee, Marc de Perrot, Natasha B. Leighl, Geoffrey Liu, Penelope A. Bradbury, Adrian G. Sacher, Lawson Eng, Tracy Stockley, Ming‐Sound Tsao, Frances A. Shepherd

Notice bibliographique

RevueTherapeutic Advances in Medical Oncology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnaplastic lymphoma kinaseOncologyInternal medicineEpidermal growth factor receptorLung cancerCancer researchROS1CrizotinibStage (stratigraphy)Targeted therapyCancerAdenocarcinomaBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Given advancements in adjuvant treatments for non-small-cell lung cancer (NSCLC) with epidermal growth factor receptor (EGFR) and anaplastic lymphoma kinase (ALK)-targeted therapies, it is important to consider postoperative targeted therapies for other early-stage oncogene-addicted NSCLC. Exploring baseline outcomes for early-stage NSCLC with these rare mutations is crucial. Objectives: This study aims to assess relapse-free survival (RFS) and overall survival (OS) in patients with resected early-stage NSCLC with rare targetable driver mutations. Methods: This retrospective single-center study identified stage I–III NSCLC patients with rare targetable mutations who underwent curative surgery. Tissue-based molecular profiling identified mutations in KRASG12C, EGFR Exon20, Erb-B2 receptor tyrosine kinase 2 ( ERBB2), ALK, ROS1, B-Raf proto-oncogene ( BRAF) V600E, mesenchymal–epithelial transition factor ( MET) exon14 skipping, and rearranged during transfection ( RET). Baseline patient and tumor characteristics, mutation subtype, and TP53 co-mutation were correlated with RFS and OS using Cox regression. The KRASG12C cohort was used as the reference for survival comparisons. Results: Among 225 patients, mutations included the following: KRASG12C ( n = 101, 45%), MET exon 14 skipping ( n = 26, 12%), EGFR Exon 20 ( n = 25, 11%), ERBB2 ( n = 25, 11%), ALK fusion ( n = 16, 7%), ROS1 fusion ( n = 14, 6%), BRAF V600E mutation ( n = 13, 6%), and RET fusion ( n = 5, 2%). Five-year survival probabilities were 76% for stage I, 60% for stage II, and 58% for stage III. RFS was shorter across most mutation subgroups compared to KRASG12C, with ROS1 mutations showing significantly poorer RFS (HR 2.70, p = 0.019). By contrast, all mutation subgroups were associated with better OS than KRASG12C. The incidence of brain metastasis was highest in ERBB2 (22% at 5 years). TP53 co-mutation was associated with significantly worse OS (HR 2.35, p = 0.008). Conclusion: While RFS was poorer for most mutations compared to KRASG12C, OS generally was better, suggesting a potential role for postoperative targeted therapies. These findings warrant further investigation through prospective studies and clinical trials to optimize adjuvant treatment strategies for patients with early-stage NSCLC harboring rare driver mutations.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,395 · 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.

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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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