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卡博替尼(XL184)是一种小分子、多靶点的酪氨酸激酶抑制剂(TKI),可以强效地抑制血管内皮生长因子受体(VEGFR)和肝细胞生长因子受体(MET)。卡博替尼(XL184)最早是在2012年获批上市,用于治疗甲状腺髓样癌患者。2016年批准卡博替尼的第二个适应症,用于二线治疗肾癌患者,2017年被批准用于晚期肾细胞癌(RCC)的一线治疗。
目前尚不清楚一线治疗失败后可用于治疗晚期肾细胞癌(aRCC)的疗法的相对效果。本研究的目的是评估在先前VEGFR酪氨酸治疗后进展的aRCC患者中,与依维莫司,尼伏鲁单抗,阿西替尼,索拉非尼和最佳支持治疗(BSC)相比,卡博替尼(cabozantinib)的无进展生存期(PFS)和总体生存期(OS) -激酶抑制剂(TKI)治疗。
方法与发现:
系统的文献检索确定了5项研究,将其纳入此分析。在已确定的研究中,对不同治疗组的生存曲线之间的比例风险(PH)假设进行评估后,发现其中两项研究的生存曲线不符合PH假设,因此恒定风险比(HRs)的比较是不合适的。因此,实施了参数化生存网络荟萃分析模型,并在贝叶斯框架中将五个功能族共同拟合到PFS,然后是OS,所有治疗的数据。该比较依赖于已发表研究的Kaplan-Meier曲线数字化的数据,卡波替尼及其比较剂依维莫司除外,这些患者可获得患者水平的数据。该分析应用了贝叶斯固定效应网络荟萃分析模型来比较卡博替尼和其比较剂的PFS和OS。
对数正态固定效应模型显示了PFS和OS的最佳数据拟合,并且显示卡博替尼患者的PFS和OS可能性比暴露于比较者的患者更高。卡博替尼的生存优势随着时间的流逝而增加。对于PFS,生存优势在第一年治疗结束时达到了最大值,然后随着时间的流逝逐渐下降到零。
结论:在所有五个分布族中,卡博替尼在分析的3年中均优于其所有比较者,并且具有更长的PFS和OS可能性,但Gompertz模型除外,后者在24个月后首选nivolumab。
这项研究的目的是通过使用基于参数生存曲线的NMA方法(如Ouwens等人所述),将卡博替尼与卡波替尼与依维莫司,尼古鲁单抗,阿西替尼,索拉非尼和BSC的无进展生存期(PFS)和OS进行比较。并由Wiecek&Karcher(2016)用于卡博替尼和nivolumab OS相对获益的分析。因此,本研究将提供Wiecek&Karcher(2016)使用卡博替尼的成熟OS数据进行的尼伏鲁单抗与卡博替尼OS比较的分析的更新,同时测试其他分布(对数正态)。
在aRCC的二线治疗中提供卡博替尼OS与其他治疗的首次比较。最后,据作者所知,该研究还使用基于参数生存曲线的NMA方法提供了卡博替尼及其比较剂的首次PFS比较。
我们的NMA审查并分析了RCT的现有文献,这些文献检查了卡博替尼,依维莫司,阿昔替尼,索拉非尼,尼古鲁单抗的PFS和OS,以及在二线及后续治疗中对aRCC的最佳支持治疗。我们的研究发现卡博替尼可显着改善aRCC患者的PFS结果。除了与依维莫司比较外,我们的NMA结果并未显示卡博替尼(XL184)和比较疗法在OS方面的统计学差异。但是,HR NMA和参数曲线NMA的结果偏爱卡博替尼。
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