Front Oncol:贝叶斯网状Meta比对比较ALK阳性NSCLC患者一线治疗方案的和安全性

2021-12-06 02:10:47 来源:
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之间变性淋巴瘤蛋白激酶(ALK)是本品抗原酪氨酸蛋白激酶家族(RTK)的一员,由染色体2p23上的ALK基因编码。棘皮动物蛋白质就其蛋白4 (EML4)与ALK的融合在少数非小蛋白质前列癌(NSCLC)辨认出,而ALK重排在约3% - 7%的病症之中辨认出,其常见于从不/轻度吸烟史、癌形态学、同龄症状、异性恋、以及EGFR/KRAS野生型的症状之中。ALK-TKIs的应用总括ALKHIVNSCLC症状的病患格局以及有所改善症状的预后。迄今已开发多代ALK-TKIs,包括克唑替尼(第一代);Alectinib, brigatinib, ceritinib, ensartinib(第二代);lorlatinib(第三代)。然而,临床研究实践之中不尽相同TKIs三线病患时的相对精确性和精确性依然存在异议。因此,Frontiers in Oncology杂志上发表了一项互联meta数据分析,以研究不尽相同TKIs三线病患末期ALKHIVNSCLC症状的和精确性,以提供最佳的临床研究选择。

链接PubMed、Embase、ClinicalTrials.gov和国际内阁会议链接,数据截止至2021年6月30日。在正确性互联meta数据分析之中设为了比较三线病患ALKHIV末期NSCLC症状的III期随机对照检验(RCT)。都需的研究据估计报告了下述临床研究上集之一:无的拓展生存期(PFS)、总生存期(OS)、之中枢神经系统(CNS)的拓展可能性、(G) 3级或更好层次(G3 AEs)妨碍重大事件(AEs)或更为严重妨碍重大事件(SAEs)。

9项随机对照检验符合设为标准,共有2484例症状被设为。症状拒绝接受7种不尽相同的病患,包括ALK- TKIs(克唑替尼、阿来替尼、比尔基替尼、塞瑞替尼、恩沙替尼或亚瑟替尼)或低剂量。

对PFS和OS,对所有7种病患手段透过比较数据分析;对CNS的拓展可能性,对六种病患手段透过比较;对G3 AEs也是六种病患手段透过数据分析;对SAEs,对四种病患手段透过比较。

在PFS特别,与低剂量相对来说,亚瑟替尼拿到了最高的商业价值(HR0.12,95%CI0.03至0.43),但与克唑替尼相对来说也有相当大的商业价值(0.28,0.10-0.80)。与低剂量相对来说,阿来替尼(0.15,0.05 - 0.36)、恩沙替尼(0.19,0.05 - 0.70)、比尔基替尼(0.21,0.06 - 0.76)和克唑替尼(0.43,0.20 - 0.89)也检视到了想得到。与克唑替尼相对来说,阿来替尼相当大顺延PFS(0.34,0.17-0.61)。在OS特别,未一种ALK-TKIs远胜低剂量或其他ALK-TKI。

PFS和OS

在CNS的拓展可能性特别,与低剂量相对来说,亚瑟替尼也拿到了最高的商业价值(HR 0.04, 0.01-0.20);与克唑替尼相对来说也存在相当大相似之处(0.06、0.01-0.26)。都只,阿来替尼远胜低剂量(0.11,0.04-0.32)和克唑替尼(0.30,0.09-0.99)。

CNS可能性、疗效、更为严重疗效

我们检视到与低剂量相对来说较,ALK-TKIs就其的疗效相似。亚瑟替尼的≥3级AEs百分比更好,高于阿来替尼(4.26,1.22 - 15.53);阿来替尼与克唑替尼类似也有较高百分比(2.01,1.08-3.89)。在四种病患(阿列替尼、克唑替尼、恩沙替尼和低剂量)之中,未检视到更为严重AEs的可能性相似之处。

正确性排列结果与使用危险formula_和OR值透过的综合性数据分析几乎相符。对于末期ALKHIVNSCLC症状,亚瑟替尼最有可能在PFS(总和可能性60%)和CNS的拓展可能性(90%)特别排名第一。塞瑞替尼最可能引起G3 AE(56%),其次是亚瑟替尼(35%)。阿来替尼在加剧3级或更好的AEs之中排名就此的可能性最高(87%)。

正确性排列

综上,研究表明,对于末期ALKHIVNSCLC症状,与其他三线病患相对来说,亚瑟替尼的PFS想得到最高,CNS的拓展想得到可能性平均,但疗效也高。迄今的临床研究实践之中下一代ALK-TKIs在ALKHIVNSCLC三线病患之中的应用正在随之拓展。

更早出处:

Peng L, Lu D, Xia Y, Hong S, Selvaggi G, Stebbing J, Sun Y and Liang F (2021) Efficacy and Safety of First-Line Treatment Strategies for Anaplastic Lymphoma Kinase-Positive Non-Small Cell Lung Cancer: A Bayesian Network Meta-Analysis. Front. Oncol. 11:754768. doi: 10.3389/fonc.2021.754768

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