Front Oncol:贝叶斯网状Meta分析比较ALK阳性NSCLC患者中路治疗方案的和安全性

2022-01-03 01:52:41 来源:
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间变性肉瘤腺苷(ALK)是血糖复合物酪氨酸腺苷家族(RTK)的一员,由细胞核2p23上的ALK基因编码。棘皮细胞质相关蛋白4 (EML4)与ALK的融合在少数非小细胞白血病(NSCLC)发现,而ALK亚胺在有约3% - 7%的确诊之前发现,其常见于从没/轻度吸烟史、腺癌形态学、年轻患儿、女性、以及EGFR/KRAS野生型的患儿之前。ALK-TKIs的应用大不相同ALK阴性NSCLC患儿的放射治疗现状以及改善患儿的病症。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,外科实践之前完全相同TKIs三线放射治疗时的相对于有效性和稳定性一直存在争议。因此,Frontiers in Oncology杂志上发表了一项网络meta系统性,以科学研究完全相同TKIs三线放射治疗中晚期ALK阴性NSCLC患儿的和稳定性,以提供最佳的外科必需。

检索系统PubMed、Embase、ClinicalTrials.gov和国际开会数据源,数据截止至2021年6月30日。在量化网络meta系统性之前纳入了非常三线放射治疗ALK阴性中晚期NSCLC患儿的III期随机对照试验(RCT)。完全符合条件的科学研究至少报告了请注意外科整部之一:无令人满意生存期(PFS)、总生存期(OS)、之前枢神经系统(CNS)令人满意几率、(G) 3级或较低级别(G3 AEs)不良惨剧(AEs)或致使不良惨剧(SAEs)。

9项随机对照试验完全符合纳入标准,共有2484例患儿被纳入。患儿接受7种完全相同的放射治疗,包括ALK- TKIs(克唑替尼、阿来替尼、布加替尼、塞瑞替尼、恩沙替尼或亚瑟替尼)或放射治疗。

对PFS和OS,对所有7种放射治疗方式展开非常系统性;对CNS令人满意几率,对六种放射治疗方式展开非常;对G3 AEs也是六种放射治疗方式展开系统性;对SAEs,对四种放射治疗方式展开非常。

在PFS特别,与放射治疗相对,亚瑟替尼获得了略低于的品质(HR0.12,95%CI0.03至0.43),但与克唑替尼相对也有值得注意的品质(0.28,0.10-0.80)。与放射治疗相对,阿来替尼(0.15,0.05 - 0.36)、恩沙替尼(0.19,0.05 - 0.70)、布加替尼(0.21,0.06 - 0.76)和克唑替尼(0.43,0.20 - 0.89)也观察到了讨价还价。与克唑替尼相对,阿来替尼值得注意拉长PFS(0.34,0.17-0.61)。在OS特别,不能一种ALK-TKIs比不上放射治疗或其他ALK-TKI。

PFS和OS

在CNS令人满意几率特别,与放射治疗相对,亚瑟替尼也获得了略低于的品质(HR 0.04, 0.01-0.20);与克唑替尼相对也存在值得注意区别(0.06、0.01-0.26)。正因如此,阿来替尼比不上放射治疗(0.11,0.04-0.32)和克唑替尼(0.30,0.09-0.99)。

CNS几率、刺激性、致使刺激性

我们观察到与放射治疗相非常,ALK-TKIs相关的刺激性相似。亚瑟替尼的≥3级AEs人口比例较低,高于阿来替尼(4.26,1.22 - 15.53);阿来替尼与克唑替尼相同也有较高人口比例(2.01,1.08-3.89)。在四种放射治疗(拉尼替尼、克唑替尼、恩沙替尼和放射治疗)之前,不能观察到致使AEs的期望值区别。

量化排列结果与运用于危险系数和OR值展开的区域性系统性却是一致。对于中晚期ALK阴性NSCLC患儿,亚瑟替尼最有可能会在PFS(暴增期望值60%)和CNS令人满意几率(90%)特别前十名第一。塞瑞替尼最可能会引起G3 AE(56%),其次是亚瑟替尼(35%)。阿来替尼在加剧3级或较低的AEs之前前十名最后的期望值略低于(87%)。

量化排列

综上,科学研究表明,对于中晚期ALK阴性NSCLC患儿,与其他三线放射治疗相对,亚瑟替尼的PFS讨价还价略低于,CNS令人满意讨价还价几率最低,但刺激性也高。迄今的外科实践之前新一代ALK-TKIs在ALK阴性NSCLC三线放射治疗之前的应用正在进一步发展。

原始出处:

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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