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Enregistrement W4410807970 · doi:10.1200/jco.2025.43.16_suppl.e18522

Who benefits from gilteritinib combination therapy amongst FLT3 <sup>mut</sup> R/R AML? Genomic insights.

2025· article· en· W4410807970 sur OpenAlexaff
Akhil Rajendra, Elliot Smith, María Agustina Perusini, Kenny Tang, Eshetu G. Atenafu, Aniket Bankar, Steven M. Chan, Marta Davidson, Vikas Gupta, Dawn Maze, Mark D. Minden, Guillaume Richard‐Carpentier, Aaron D. Schimmer, Andre C. Schuh, Karen Yee, Hassan Sibai

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Myeloid Leukemia Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCancer researchOncologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e18522 Background: The outcome of FLT3 mut R/R AML is dismal. Use of Giltertinib monotherapy results in modest benefits with an improvement in EFS (2.8 months) and OS (9.3 months). Triplet (Azacytidine, Venetoclax and Giltertinib) and doublet combinations (Venetoclax and Gilteritinib) have shown high rates of CR/CRi, mCRc and longer survival. However, on cross-trial comparison, gilteritinib combinations have similar survival to monotherapy (ADMIRAL trial). We presented our experience of FLT3 mut R/R AML, where we showed that gilteritinib combinations resulted in better mCRc and higher transplant feasibility. In this analysis we intend to look at genomic predictors which could predict survival in this population. Methods: We conducted aretrospective, single center study to evaluate the impact of co-mutations on the survival outcomes associated with gilteritinib based therapy for FLT3 mut R/R AML. Results: A total of 68 FLT3 mut R/R AML patients were treated with Giltertinib or its combinations between January 2017 and March 2024. Giltertinib monotherapy was used in 47 while 21 received combination. Combinations included Giltertinib+ Venetoclax (n = 8), Giltertinib+ Azacytidine+ Venetoclax(n = 11) and Gilteritinib plus azacytidine (n = 2). The median OS with monotherapy and combination were 5.8 months and 14.9 months, respectively ( p = 0.0958). The most common co-occurring mutations were DNMT3A (44%), NPM1 (41%), RUNX1 (19%), ASXL1 (15%) and IDH2 (15%). Notably, 21 patients (30.8%) harbored co-mutations in NPM1 and DNMT3A (termed triple-mutated).Triple-mutated patients showed significantly higher rates of CR/CRi (42.9% vs 10.6%; p = 0.007), mCRc (71.4% vs 34%; p = 0.008), and a lower probability of an EFS event (52.4 % vs 91.5%; p = 0.001) or death (42.9% vs 87.2%; p < 0.001) in comparison to non-triple mutated patients. The median OS in the triple-mutated patients was 45 months (95%CI: 4.9 - NA) in comparison to 5.6 months (95%CI: 3.6 – 7.5) in the non-triple mutated patients ( p = 0.0003). Therapy stratification revealed that the 24-month OS for triple-mutated patients treated with combination therapy and monotherapy were 60.0% and 54.5%, respectively. In contrast, the 24-month OS in the non-triple mutated cohort treated with combination therapy and monotherapy were 17.3% and 8.7% respectively. Multivariable analysis using the cox proportional hazards model, the factors positively predicting survival included achievement of mCRc, undergoing transplant and the presence of triple mutation. Exposure to azacytidine-venetoclax predicted for poorer survival. Conclusions: Patients with triple mutation ( FLT3 /NPM1/DNMT3A co-mutation) is a distinct subset which responds particularly well to FLT3-inhibitor. Future studies should explore whether therapy selection (monotherapy or combination therapy) can be decided based on the presence or absence of triple mutation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,339 · 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
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