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Clinical factors affecting progression-free survival with crizotinib in ALK-positive non-small cell lung cancer

克里唑蒂尼 医学 内科学 间变性淋巴瘤激酶 肿瘤科 队列 肺癌 比例危险模型 无进展生存期 碱性抑制剂 多元分析 化疗 恶性胸腔积液
作者
Chan Young Ock,Seong Ho Yoo,Bhumsuk Keam,Miso Kim,Tae Min Kim,Yoon Kyung Jeon,Dong Wan Kim,Doo Hyun Chung,Dae Seog Heo
出处
期刊:The Korean Journal of Internal Medicine 卷期号:34 (5): 1116-1124 被引量:4
标识
DOI:10.3904/kjim.2018.011
摘要

Background/Aims Although crizotinib is standard chemotherapy for advanced anaplastic lymphoma kinase (ALK)-positive non-small cell lung cancer (NSCLC), clinical factors affecting progression-free survival (PFS) have not been reported. The purpose of this study was to identify clinical factors affecting PFS of crizotinib and develop a prognostic model for advanced ALK-positive NSCLC. Methods Clinicopathologic features of patients enrolled in PROFILE 1001, 1005, 1007, and 1014 (training cohort) were reviewed. We conducted multivariate Cox analysis for PFS and overall survival (OS) in the training cohort (n = 159) and generated a proportional hazards model based on significant clinicopathologic factors, and then validated the model in an independent validation cohort (n = 40). Results In the training cohort, the objective response rate was 81.5%. Median PFS and OS from the start of crizotinib were 12.4 and 31.3 months, respectively. Multivariate Cox analysis showed poor performance status, number of metastatic organs (≥ 3), and no response to crizotinib independently associated shorter PFS. Based on a score derived from these three factors, median PFS and OS of patients with one or two factors were significantly shorter compared to those without these factors (median PFS, 22.4 months vs. 10.5 months vs. 6.5 months; median OS, not reached vs. 29.1 months vs. 11.8 months, respectively; p < 0.001 for each group). This model also had validated in an independent validation cohort. Conclusions Performance status, number of metastatic organs, and response to crizotinib affected PFS of crizotinib in ALK-positive NSCLC. Based on these factors, we developed a simple and useful prediction model for PFS.
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