First-Line Pyrotinib Combination Therapy for HER2-Mutated Advanced NSCLC: A Retrospective Cohort Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: HER2 mutations are rare driver events in advanced NSCLC, with limited relief from current targeted therapies. This study aimed to characterize the molecular features of HER2-mutant NSCLC and to evaluate the clinical efficacy of pyrotinib-based combination therapy as a first-line treatment, providing evidence for optimizing treatment strategies. Methods: NSCLC patients diagnosed at Jiangsu Province People’s Hospital from 2016 to 2024 were enrolled. HER2-positive cases were screened by IHC/FISH and further profiled by NGS. Treatment response was assessed by RECIST 1.1, and survival analysis was performed using Kaplan–Meier and log-rank tests. Results: Among 144 HER2-mutant NSCLC cases confirmed by NGS, 10 insertion mutations, 26 missense mutations, and 2 fusion mutations were identified. The most common mutation was the exon 20 p.A775_G776insYVMA (47.9%), and TP53 was the most frequent co-mutation (10.4%). In terms of efficacy, the pyrotinib-based combination therapy demonstrated significant clinical benefit, with an ORR of 33.3%, DCR of 95.2%, median PFS (mPFS) of 11.3 months (95% CI: 10.27–12.26), and median OS (mOS) of 21.0 months (95% CI: 18.00–23.94). Subgroup analysis revealed no significant impact of mutation subtype or co-mutation status on the treatment efficacy, but patients with brain metastases had a significantly worse prognosis than those without metastasis (mPFS: 5.1 vs. 12.9 months, p < 0.01; mOS: 9.3 vs. 26.5 months, p < 0.01). All TRAEs were grade 1–3 (any grade: 90.5%; grade 3: 14.3%), with the most common TRAE being diarrhea (any grade: 85.7%; grade 3: 9.5%). Conclusions: Pyrotinib-based combination therapy is a feasible first-line treatment for HER2-mutant NSCLC, demonstrating significant survival benefits and manageable toxicity. However, brain metastasis patients require enhanced comprehensive management.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».