Combined Use of Gefitinib and Bevacizumab in Advanced Non-Small-Cell Lung Cancer with EGFR G719S/S768I Mutations and Acquired C797S Without T790M After Osimertinib: A Case Report and Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Epidermal growth factor receptor (EGFR) tyrosine kinase inhibitors (TKIs) are effective in non-small-cell lung cancer (NSCLC) with sensitizing mutations. However, patients with uncommon EGFR mutations show variable responses, and resistance often develops. The C797S mutation is a common resistance mechanism after third-generation EGFR-TKI osimertinib therapy, with no standard treatment established. A 37-year-old Chinese woman with advanced NSCLC harboring EGFR G719S/S768I mutations developed an acquired C797S mutation without T790M after second- and third-generation EGFR-TKI therapy. She was treated with a combination of gefitinib and bevacizumab, achieving a partial response, particularly in liver metastases. Her overall survival exceeded 60 months. Gefitinib combined with bevacizumab demonstrates efficacy in managing NSCLC with uncommon EGFR mutations and overcoming acquired C797S resistance. This combination therapy offers a promising treatment strategy for patients with limited options after resistance to second- and third-generation EGFR-TKIs.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».