Front Oncol:可计算性网状Meta分析比较ALK阳性NSCLC患者一线治疗方案的和安全性

2022-01-03 03:47:19 来源:
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间变性人淋巴瘤丝氨酸(ALK)是胰岛素受体组氨酸丝氨酸家族(RTK)的一员,由染色体2p23上的ALK基因编码。棘皮微管之外细胞4 (EML4)与ALK的融合在少数非小细胞肺癌(NSCLC)推测,而ALK重排在大约3% - 7%的病唯之前推测,其常从不/轻度吸烟史、腺癌组织学、年轻较高血压、女性、以及EGFR/KRAS野生型的较高血压之前。ALK-TKIs的应用大相径庭ALK无症状NSCLC较高血压的用药格局以及提较高较高血压的预后。目前已开发多代ALK-TKIs,以外克唑替尼(第一代);Alectinib, brigatinib, ceritinib, ensartinib(第二代);lorlatinib(第三代)。然而,临床实践之前相异TKIs前沿用药时的相对有效性和相容性一直实际上争议。因此,Frontiers in Oncology杂志上发表了一项网络meta分析,以研究相异TKIs前沿用药中叶ALK无症状NSCLC较高血压的和相容性,以提供最佳的临床考虑。

检索PubMed、Embase、ClinicalTrials.gov和全球性全体会议数据库,数据截止至2021年6月30日。在贝叶斯网络meta分析之前纳入了更为前沿用药ALK无症状中叶NSCLC较高血压的III期研究性试验(RCT)。适用条件的研究数报告了以下临床结局之一:无令人满意生存期(PFS)、总生存期(OS)、之前枢神经系统(CNS)令人满意相容性、(G) 3级或更较高级别(G3 AEs)过多事件(AEs)或不堪重负过多事件(SAEs)。

9项研究性试验适用纳入标准,共有2484唯较高血压被纳入。较高血压接受7种相异的用药,以外ALK- TKIs(克唑替尼、阿来替尼、比尔基替尼、塞瑞替尼、恩沙替尼或萝拉替尼)或肌肉注射。

对PFS和OS,对所有7种用药方式为同步进行更为分析;对CNS令人满意相容性,对六种用药方式为同步进行更为;对G3 AEs也是六种用药方式为同步进行分析;对SAEs,对四种用药方式为同步进行更为。

在PFS多方面,与肌肉注射相对,萝拉替尼取得了最较高的成本(HR0.12,95%CI0.03至0.43),但与克唑替尼相对也有显著的成本(0.28,0.10-0.80)。与肌肉注射相对,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)也判读到了单单。与克唑替尼相对,阿来替尼显著延长PFS(0.34,0.17-0.61)。在OS多方面,没有一种ALK-TKIs相对于肌肉注射或其他ALK-TKI。

PFS和OS

在CNS令人满意相容性多方面,与肌肉注射相对,萝拉替尼也取得了最较高的成本(HR 0.04, 0.01-0.20);与克唑替尼相对也实际上显著差异(0.06、0.01-0.26)。比如说,阿来替尼相对于肌肉注射(0.11,0.04-0.32)和克唑替尼(0.30,0.09-0.99)。

CNS相容性、神经毒素、不堪重负神经毒素

我们判读到与肌肉注射都是,ALK-TKIs之外的神经毒素相似。萝拉替尼的≥3级AEs比唯更较高,较高于阿来替尼(4.26,1.22 - 15.53);阿来替尼与克唑替尼类似也有较高比唯(2.01,1.08-3.89)。在四种用药(阿列替尼、克唑替尼、恩沙替尼和肌肉注射)之前,没有判读到不堪重负AEs的期望值差异。

贝叶斯加权结果与使用危险性值和OR值同步进行的综合分析几乎完全一致。对于中叶ALK无症状NSCLC较高血压,萝拉替尼最无论如何在PFS(累积期望值60%)和CNS令人满意相容性(90%)多方面位列第一。塞瑞替尼最可能引起G3 AE(56%),其次是萝拉替尼(35%)。阿来替尼在致使3级或更较高的AEs之前位列最后的期望值最较高(87%)。

贝叶斯加权

综上,研究指出,对于中叶ALK无症状NSCLC较高血压,与其他前沿用药相对,萝拉替尼的PFS单单最较高,CNS令人满意单单相容性最低,但神经毒素也较高。目前的临床实践之前通用型ALK-TKIs在ALK无症状NSCLC前沿用药之前的应用正在迅速演进。

原始来历:

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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