PI3Kα Inhibitor and Degrader Inavolisib Can Co-opt FGFR2 to Enhance Responses in Patients with <i>PIK3CA</i> -Mutated Solid Tumors and in Preclinical Models
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: PIK3CA mutations frequently drive solid tumors, particularly hormone receptor-positive breast cancer. Inavolisib, an ATP-competitive p110α inhibitor, also promotes the degradation of mutated p110α. PI3K inhibitors have generally shown modest single-agent activity and have safety concerns. PATIENTS AND METHODS: A first-in-human phase 1 study (NCT03006172) evaluated oral inavolisib in patients with PIK3CA-mutated solid tumors to determine the maximum tolerated dose and safety. Correlative analyses included ctDNA. Preclinical studies in cell lines and xenografts elucidated the role of FGFR2. RESULTS: The maximum tolerated dose was 9 mg daily, with a manageable safety profile (e.g., hyperglycemia and diarrhea). Inavolisib showed linear pharmacokinetics, consistent pharmacodynamic modulation, and antitumor activity in hormone receptor-positive PIK3CA-mutated breast cancer (26% objective response rate and 45% clinical benefit rate). FGFR2 hotspot mutations in ctDNA were strongly associated with clinical benefit. Preclinically, oncogenic FGFR2 signaling enhanced inavolisib sensitivity by engaging HER3, RAS, and p85β, that facilitated mutated p110α degradation, surpassing nondegrading inhibitors. Combination therapy with FGFR2 inhibitors showed synergy and delayed resistance. CONCLUSIONS: These findings highlight a novel cooperativity between FGFR2 and p110α that boosts the effectiveness of inavolisib. The data support advancing precision oncology beyond single biomarkers to complex algorithms utilizing co-occurring alterations, suggesting that combining inavolisib with FGFR2 inhibitors may offer enhanced and more durable responses in PIK3CA/FGFR2-altered tumors.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».