Front Oncol:贝叶斯网状Meta分析比较ALK阴性NSCLC患者一线治疗方案的和安全性

2022-02-14 12:02:09 来源:
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间其会乳膀胱癌激酶(ALK)是激素受体乙酰激酶大家族(RTK)的一员,由染色体2p23上的ALK基因编码。棘皮复合物系统性蛋白4 (EML4)与ALK的融合在少数非小细胞肺癌(NSCLC)找到,而ALK重排在平均3% - 7%的病亦然中会找到,其常见于从不/轻度吸烟史、膀胱癌结核、同龄患儿、女性、以及EGFR/KRAS野生型的患儿中会。ALK-TKIs的运用截然不同ALK无症状NSCLC患儿的病人格局以及缓解患儿的预后。迄今为止已开发多代ALK-TKIs,仅限于克唑替尼(第一代);Alectinib, brigatinib, ceritinib, ensartinib(第二代);lorlatinib(第三代)。然而,临床研究实践中会相异TKIs中会路病人时的相对有效性和安全性一直存在争议。因此,Frontiers in Oncology杂志上发表了一项网络meta统计分析,以科学研究相异TKIs中会路病人中会后期ALK无症状NSCLC患儿的和安全性,以提供最佳的临床研究选项。

检索PubMed、Embase、ClinicalTrials.gov和国际会议数据库系统,数据月内至2021年6月30日。在形式化网络meta统计分析中会纳入了来得中会路病人ALK无症状中会后期NSCLC患儿的III期随机对照试验(RCT)。见下文的科学研究至少简报了表列临床研究结局之一:无成果生存期(PFS)、总生存期(OS)、中会枢神经系统(CNS)成果很低风险、(G) 3级或更很低级别(G3 AEs)缺失惨剧(AEs)或严重缺失惨剧(SAEs)。

9项随机对照试验完全符合纳入准则,计有2484亦然患儿被纳入。患儿接受7种相异的病人,仅限于ALK- TKIs(克唑替尼、阿来替尼、奥泽尔涅替尼、塞瑞替尼、恩沙替尼或亚瑟替尼)或化学治疗。

对PFS和OS,对所有7种病人方式也来进行来得统计分析;对CNS成果很低风险,对六种病人方式也来进行来得;对G3 AEs也是六种病人方式也来进行统计分析;对SAEs,对四种病人方式也来进行来得。

在PFS总体,与化学治疗相较,亚瑟替尼取得了很低达的经济效益(HR0.12,95%CI0.03至0.43),但与克唑替尼相较也有相当大的经济效益(0.28,0.10-0.80)。与化学治疗相较,阿来替尼(0.15,0.05 - 0.36)、恩沙替尼(0.19,0.05 - 0.70)、奥泽尔涅替尼(0.21,0.06 - 0.76)和克唑替尼(0.43,0.20 - 0.89)也观察到了受益。与克唑替尼相较,阿来替尼相当大拉长PFS(0.34,0.17-0.61)。在OS总体,不会一种ALK-TKIs优于化学治疗或其他ALK-TKI。

PFS和OS

在CNS成果很低风险总体,与化学治疗相较,亚瑟替尼也取得了很低达的经济效益(HR 0.04, 0.01-0.20);与克唑替尼相较也存在相当大差异(0.06、0.01-0.26)。同样,阿来替尼优于化学治疗(0.11,0.04-0.32)和克唑替尼(0.30,0.09-0.99)。

CNS很低风险、神经毒素、严重神经毒素

我们观察到与化学治疗相来得,ALK-TKIs系统性的神经毒素相似。亚瑟替尼的≥3级AEs比亦然更很低,很低于阿来替尼(4.26,1.22 - 15.53);阿来替尼与克唑替尼相同也有较很低比亦然(2.01,1.08-3.89)。在四种病人(帕莱替尼、克唑替尼、恩沙替尼和化学治疗)中会,不会观察到严重AEs的标准差差异。

形式化次序结果与使用危险系数和OR值来进行的综合统计分析几乎一致。对于中会后期ALK无症状NSCLC患儿,亚瑟替尼最意味著在PFS(累积标准差60%)和CNS成果很低风险(90%)总体排名榜第一。塞瑞替尼最可能造成G3 AE(56%),其次是亚瑟替尼(35%)。阿来替尼在导致3级或更很低的AEs中会排名榜最后的标准差很低达(87%)。

形式化次序

综上,科学研究表明,对于中会后期ALK无症状NSCLC患儿,与其他中会路病人相较,亚瑟替尼的PFS受益很低达,CNS成果受益很低风险平均,但神经毒素也很低。迄今为止的临床研究实践中会新一代ALK-TKIs在ALK无症状NSCLC中会路病人中会的运用正在很快发展。

原始记事:

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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