Real-World Outcomes of Elacestrant in ER+, HER2−, <i>ESR1</i> -Mutant Metastatic Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The EMERALD trial led to the approval of elacestrant for estrogen receptor (ER)-positive, HER2-negative, estrogen receptor 1 (ESR1)-mutated advanced or metastatic breast cancer (mBC) with disease progression following at least one line of endocrine therapy (ET). Subgroup analyses provided evidence suggesting that elacestrant enables ET sequencing in the second line before other targeted combinations, which could delay chemotherapy-based regimens. EXPERIMENTAL DESIGN: This study used claims data from the Komodo Research Dataset linked with Foundation Medicine Inc. clinical genomic data from patients with estrogen receptor+/HER2- mBC harboring an ESR1 mutation treated with elacestrant. The primary outcome measure was time to next treatment (TTNT). RESULTS: Among 306 patients, 93.8% had prior ET ± cyclin-dependent kinase 4/6 inhibitor for ≥12 months, 50.0% had prior chemotherapy, and 72.2% had prior fulvestrant. Median TTNT (mTTNT) was 8.2 months [95% confidence interval (CI), 6.3-13.0] in patients with 1 to 2 prior lines and 7.5 months (95% CI, 7.1-9.9) in those with ≥3 prior lines of ET. In patients with coexisting ESR1- and PI3K-pathway-mutated tumors, mTTNT was 6.3 months (95% CI, 4.8-7.9). mTTNT was 7.9 months (95% CI, 7.1-9.8) in all patients and was also sustained in patients with no prior fulvestrant [12.9 months (95% CI, 7.2-not reached)], no prior chemotherapy [8.4 months (95% CI, 7.1-13.3)], visceral metastasis [7.9 months (95% CI, 7.0-9.9)], and liver metastases [7.2 months (95% CI, 6.3-9.0)]. CONCLUSIONS: Elacestrant demonstrated a durable benefit in real-world clinical practice, particularly in earlier lines and in patients with prolonged prior ET exposure. Despite coexisting ESR1 and PI3K pathway mutations, TTNT remained clinically meaningful, reinforcing the role of elacestrant in personalized ET sequencing strategies prior to chemotherapy, antibody-drug conjugates, or targeted combinations. See related article by Lloyd et al., p. 169.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».