在高级/转移性三阴性乳腺癌中,重建未报告的PD-L1-低表达子组生存数据,使用创新的KMS减法工作流程
Yan Li1, Xueyan Liang2, Huijuan Li2
1Department of Clinical Pharmacy, Guangxi Academy of Medical Sciences and the People's Hospital of Guangxi Zhuang Autonomous Region, Nanning, China.
Journal for immunotherapy of cancer
|January 11, 2024
概括
免疫检查点抑制剂 (ICI) 不能改善晚期三阴性乳腺癌 (TNBC) 患者的生存结果,这些患者具有较低的编程死亡配体1 (PD-L1) 表达. 这一发现表明,化疗可能是这个患者亚组更合适的治疗选择.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 免疫治疗是一种免疫疗法.
- 乳腺癌研究研究 乳腺癌研究
背景情况:
- 免疫检查点抑制剂 (ICI) 已在高级/转移性三阴性乳腺癌 (TNBC) 具有高编程死亡配体1 (PD-L1) 表达的治疗中显示出有效性.
- 在低PD-L1表达率的TNBC患者中,ICI的益处仍然不确定.
- 这项研究调查了使用ICI治疗的PD-L1表达低的TNBC患者的生存结果.
研究的目的:
- 评估基于免疫检查点抑制剂 (ICI) 的疗法在患有晚期/转移性三阴性乳腺癌 (TNBC) 的患者中,表达低水平的编程死亡配体1 (PD-L1) 的疗效.
- 进行随机对照试验 (RCT) 的生存数据的综合分析,以确定ICI是否在这个特定的患者亚组中提供生存益处.
主要方法:
- 在Embase,PubMed,MEDLINE和CENTRAL数据库中进行了系统的文献搜索,直到2023年5月18日.
- 包括RCT报告的无进展生存率 (PFS),总生存率 (OS),或响应的持续时间 (DOR) 的转移性TNBC治疗ICI-based方案.
- 提取了卡普兰-梅尔曲线,用于低PD-L1亚组使用KMS减法;对生存数据进行了聚合分析.
主要成果:
- 分析了4项涉及3022名患者的RCT,包括PD-L1免疫细胞 (IC) <1%和综合阳性评分 (CPS) <1或1≤CPS<10.
- 与低PD-L1亚组中的化疗相比,ICI-化疗组合没有显著改善OS,PFS或DOR (Impassion130,Impassion131,KEYNOTE-355).
- 在KEYNOTE-119中, pembrolizumab在CPS<1和1≤CPS<10小组中增加了瘤进展的风险. 聚合分析证实,在低PD-L1亚组中,ICI化疗与化疗之间没有显著的OS或PFS益处.
结论:
- 基于免疫检查点抑制剂 (ICI) 的疗法在患有晚期/转移性三阴性乳腺癌 (TNBC) 的患者中没有显示出对化疗的生存益处,这些患者表现出低编程死亡配体1 (PD-L1) 表达.
- 这些发现表明,单独的化疗可能是TNBC患者低PD-L1表达的更合适的治疗策略.
相关概念视频
Cancer Survival Analysis
353
Cancer survival analysis focuses on quantifying and interpreting the time from a key starting point, such as diagnosis or the initiation of treatment, to a specific endpoint, such as remission or death. This analysis provides critical insights into treatment effectiveness and factors that influence patient outcomes, helping to shape clinical decisions and guide prognostic evaluations. A cornerstone of oncology research, survival analysis tackles the challenges of skewed, non-normally...
353
Kaplan-Meier Approach
146
The Kaplan-Meier estimator is a non-parametric method used to estimate the survival function from time-to-event data. In medical research, it is frequently employed to measure the proportion of patients surviving for a certain period after treatment. This estimator is fundamental in analyzing time-to-event data, making it indispensable in clinical trials, epidemiological studies, and reliability engineering. By estimating survival probabilities, researchers can evaluate treatment effectiveness,...
146


