Data sets linking comprehensive genomic profiling (CGP) to clinical outcomes may accelerate precision medicine. To assess whether a database that combines EHR-derived clinical data with CGP can identify and extend associations in non–small cell lung cancer (NSCLC). Clinical data from EHRs were linked with CGP results for 28 998 patients from 275 US oncology practices. Among 4064 patients with NSCLC, exploratory associations between tumor genomics … (leggi tutto)
In uno scenario in cui l’accesso ai test (e ai farmaci) non è garantito e omogeneo sul territorio europeo, ottenere una migliore definizione di eventuali correlazioni fra caratteristiche cliniche e alterazioni molecolari nei pazienti affetti da NSCLC in stadio avanzato può avere una sua rilevanza. In questo lavoro Singal e coll usano un database clinico genomico raccolto nella pratica clinica, comprendente più di 4.000 pazienti nel periodo gennaio 2011-gennaio 2018. L’età mediana era di 66 anni: 51,9% donne, 78,3% con una storia di fumo, 77,6% carcinomi nonsquamosi, 21,4% con mutazione di EGFR (17,2%), ALK (3,1%) o ROS1 (1,0%). Tra i pazienti con un’alterazione molecolare quelli trattati (n = 575) verso quelli non trattati (n = 560) con un farmaco a bersaglio molecolare veniva registrato un vantaggio in sopravvivenza globale (mediana = 18,6 mesi vs 11,4 mesi dalla diagnosi di patologia avanzata; p < 0,001). Il Tumor mutational burden (TMB) era più elevato tra i soggetti fumatori rispetto ai non fumatori (8,7 vs 2,6; p < 0,001) e più basso nei pazienti con vs senza un’alterazione in EGFR (3,5 vs 7,8; p < 0,001), ALK (2,1 vs 7,0; p < 0,001), RET (4,6 vs 7,0; p = 0,004), o ROS1 (4,0 vs 7,0; p = 0,03).Nei 1.290 pazienti (31,7%) trattati con un immunocheckpoint inibitore, TMB pari a ≥ 20 vs < 20 si associava in modo significativo con un vantaggio in sopravvivenza globale da inizio terapia (mediana = 16,8 mesi vs 8,5 mesi; p < 0,001), una più lunga durata di terapia (mediana = 7,8 mesi vs 3,3 mesi; p < 0,001) ed un maggior beneficio clinico (80,7% vs 56,7%; p < 0,001).
Sono caratteristiche molto generiche, ma raccolte in una discreta casistica e nella pratica clinica, che possono ulteriormente contribuire alle migliori scelte diagnostiche e terapeutiche per questi pazienti, anche se, nel caso specifico, per quanto riguarda l’immunoterapia viene impiegato un parametro (TMB) sicuramente molto studiato (e dibattuto), ma che non fa parte della nostra pratica clinica e non è certamente entrato a far parte del nostro algoritmo diagnostico.