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Enregistrement W4410816859 · doi:10.1200/jco.2025.43.16_suppl.4006

Preliminary results from the randomized phase 2 study (1801 part 3B) of elraglusib in combination with gemcitabine/nab-paclitaxel (GnP) versus GnP alone in patients (pts) with previously untreated metastatic pancreatic ductal adenocarcinoma (mPDAC).

2025· article· en· W4410816859 sur OpenAlexaff
Devalingam Mahalingam, Rachna T. Shroff, Benedito A. Carneiro, Yan Ji, Andrew L. Coveler, Andrés Cervantes, Vaibhav Sahai, Anne Ploquin, Sandrine Hiret, Noelle K. LoConte, Ivor Percent, Charles D. Lopez, Simon Pernot, Petr Kavan, Mary F. Mulcahy, Ryan M. Carr, Francis J. Giles, Andrew P. Mazar, Gil D. Fine, Tanios Bekaii‐Saab

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic and Hepatic Oncology Research
Établissements canadiensJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGemcitabinePaclitaxelNab-paclitaxelPancreatic ductal adenocarcinomaOncologyInternal medicinePancreatic cancerChemotherapyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

4006 Background: Elraglusib (9-ING-41) is a first-in-class inhibitor of GSK-3ß, which may mediate drug resistance, EMT, and damaged DNA and tumor immune response in advanced cancer. In pancreatic cancer models in mice, elraglusib combined with chemotherapy enhanced anti-tumor effects and survival. In a single-arm clinical study, elraglusib/GnP showed antitumor activity and prolonged survival in pts with mPDAC. Methods: Pts with previously untreated mPDAC were randomized 2:1 to GnP plus elraglusib 9.3 mg/kg IV once weekly or GnP in an open-label phase 2 study. The primary endpoint was 1-yr OS in the primary analysis set. Upon study completion, mOS will be the primary endpoint once survival distributions are compared after the 12-month follow-up using log-rank analysis. Secondary endpoints included DCR, ORR, mPFS, and TEAEs/TRAEs. The planned sample size was 207 evaluable pts (130 for elraglusib/GnP and 77 for GnP), assuming 1-yr OS of 55% with elraglusib/GnP and 35% with GnP to achieve 80% power with a chi-square test at a 2-sided 5% α. For OS, nonparametric log-rank test was used with statistical significance at p-value < 0.048. Cytokine/chemokine correlative biomarker assays were performed. The study completed enrollment in February 2024. Results: As of November 15, 2024 (preliminary data cut-off date), the primary analysis set included 155 pts in the elraglusib/GnP arm and 78 pts in the GnP arm, with 52.8% males and 57.5% ECOG PS 1. Median (range) CA 19-9 levels were 1568 U/mL (1 to 381,904 U/mL) in the elraglusib/GnP arm and 1590 U/mL (2 to 501,000 IU/mL) in the GnP arm. The 1-yr OS rate was 43.6% with elraglusib/GnP vs 22.5% with GnP (z-test p = 0.002); the mOS was 9.3 mo with elraglusib/GnP vs 7.2 mo with GnP (HR, 0.63; log rank p = 0.016; see Table). 38.1% of pts on elraglusib/GnP and 19.2% on GnP are censored, with the majority at > 10 months OS. Several biomarkers appear to be predictive for OS including IFNβ and PD-L1. The most common TRAE with elraglusib/GnP was grade 1-2 transient visual impairment in > 60% of patients (vs 9% with GnP). Grade ≥3 TEAEs occurred in 89.7% of pts on elraglusib/GnP and 80.8% on GnP. Most common grade ≥3 TEAEs with elraglusib/GnP (vs GnP) were neutropenia 51.6% (vs 29.5%), anemia 24.5% (vs 29.5%), and fatigue 16.1% (vs 5.1%). Conclusions: The preliminary results showed a statistically significant benefit for 1-yr OS and mOS and favorable trends for ORR and DCR with elraglusib/GnP over GnP, with manageable safety profile. The mOS for GnP is lower relative to MPACT and NAPOLI-3 but comparable to recent real-world meta-analyses, explained by advanced disease burden and higher mortality rate in the first 4 months in our study. Topline analysis (April 2025) and correlative biomarker analysis predictive for OS will be presented. Clinical trial information: NCT03678883 . Preliminary efficacy results. Elraglusib/GnPn=155 GnPn=78 1-year OS, %z-test p=0.002 43.6 22.5 mOS, moHR=0.63; log-rank p=0.016 9.3 7.2 Events, n (%) 96 (61.9) 63 (80.8) mPFS, moHR=0.91; p=NS 5.6 4.9 Events, n (%) 128 (82.6) 70 (89.7) DCR, % 42.6 33.3 ORR, n (%) 43 (27.7) 16 (20.5)

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)0,004
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: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,440
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'étudeEssai randomisé
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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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