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Enregistrement W4410803003 · doi:10.1200/jco.2025.43.16_suppl.8646

Rechallenge with first-generation RET inhibitors in <i>RET</i> -rearranged NSCLC pre-treated with selpercatinib or pralsetinib: Results from the RET MAP registry.

2025· article· en· W4410803003 sur OpenAlexaff
Arianna Marinello, Julia Rotow, Meghanne Lomibao, Rita Leporati, Jamie Feng, Giulio Metro, Mariana Brandão, Amin Nassar, Fabrizio Citarella, David Planchard, Laura Mezquita, Benjamin Besse, Alexander Drilon, Mihaela Aldea

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProto-Oncogene Proteins c-retOncologyCancer researchInternal medicineReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

8646 Background: RET fusions occur in 1-2% of patients with advanced non-small cell lung cancer (aNSCLC). First-generation RET inhibitors (RETi, selpercatinib and pralsetinib), have improved outcomes across treatment lines. Options at progression remain limited, especially in the absence of novel generation RETi. In real-world settings, rechallenge with the same class RETi is sometimes attempted, though efficacy and safety data are lacking. Methods: This multicenter retrospective analysis of the RET MAP registry included patients with RET -rearranged aNSCLC initially treated with selpercatinib or pralsetinib, followed by rechallenge with the same or a different first-generation RETi, as a single agent or in combination therapy. Clinical features, reasons for initial RETi discontinuation, treatment outcomes, and toxicity were assessed for both treatment courses. Results: Among 354 patients treated with first-generation RETi, same class RETi were re-administered in later lines in 33 (9.3 %) patients. At first RETi administration vs rechallenge, median prior lines were 2 (IQR 2–3) vs 4 (IQR 3–5), ECOG PS 0–1 was observed in 26 (78%) vs 25 (76%) patients, and brain metastases in 9 (27%) vs 13 (39%). Reasons for discontinuation of the first RETi were disease progression in 25 (76%) patients and toxicity in 8 (24%). RETi re-administration involved a change of first-generation RETi in 14 (42%) patients, monotherapy in 22 (67%), combination therapy in 11 (33%) (8 with other targeted agents for by-pass resistance, 3 with chemotherapy). It was given immediately after a prior RETi in 13 (39%) patients. At subsequent RETi treatment after progression on a prior RETi, ORR and median PFS were 18% and 2.17 months (95% CI 1.63–NR), respectively, with single-agent RETi (N=17), and 20% and 4 months (95% CI 3.55–NR), respectively, with RETi combined with other targeted agents (N=8). Patients who previously discontinued RETi due to toxicity (N=8) received a different RETi, with ORR and median PFS of 57% and 9.89 months (95% CI 5.33–NR), respectively. In this subgroup, 3 (37.5%) experienced serious side effects at re-administration of a different first-generation RETi. Conclusions: Rechallenge a different RETi of the same class is effective after initial discontinuation due to toxicity, though recurrent toxicity may occur in one-third of patients. In contrast, RETi rechallenge after progression demonstrates limited efficacy, primarily in selected cases treated with combination therapies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,359 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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