Combination of Osimertinib and Brigatinib in the Treatment of EGFR Triple-Mutated Lung Adenocarcinoma: A Case Report
Notice bibliographique
Résumé
Osimertinib, a third-generation epidermal growth factor receptor (EGFR) tyrosine kinase inhibitor (TKI), is widely used in treating patients with EGFR-mutated non-small-cell lung cancers (NSCLCs), especially in cases with secondary resistance mutations. However, tertiary resistance mutations often arise, and there is currently no established standard of care for NSCLC harboring triple EGFR mutations. In recent years, brigatinib, an anaplastic lymphoma kinase (ALK) TKI, has shown effectiveness in treating EGFR triple-mutated NSCLC. Despite this, the combined use of osimertinib and brigatinib remains largely unstudied. This case report describes a 51-year-old woman with EGFR-mutated NSCLC who was initially treated with first- and second-generation EGFR TKIs, then switched to osimertinib upon development of an exon 20 T790M mutation. When an exon 20 C797S mutation emerged, the decision was made to add brigatinib to the osimertinib regimen. The combined treatment of osimertinib and brigatinib offers a promising new approach. Nonetheless, it is important to consider the potential risk of off-target toxicities.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».