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有效率100%!广谱抗癌药Entrectinib疗效喜人,开启儿童癌症希望之门

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明明(化名)是一名脑瘤患者。他脑子里的肿瘤进展得非常快,甚至连话都没办法正常说了。之前,他已尝试了几乎所有能用的治疗方案,但所有标准治疗都失败了。

去年夏天,家长面临着生死抉择:当时,孩子得到参加一项临床试验的机会。他们决定把握这个机会。那是一种针对罕见的NTRK基因融合突变的靶向药。服药几个月,奇迹出现了:脑瘤不断缩小,最后几乎消失了!如今,孩子仍在接受治疗,但已回归校园开始正常生活了。

这种新药叫作Entrectinib(RXDX-101),是一种“广谱抗癌药”。它在包括脑瘤在内的一些最棘手的儿童肿瘤中,已显示出良好的前景。

在即将举行的2019年美国临床肿瘤学会(ASCO 2019)上,Entrectinib即将再度迎来高光时刻!

一项名为STARTRK-NG的I/Ib期临床试验显示:肿瘤中含有NTRK1/2/3、ROS1、ALK基因融合突变的儿童癌症患者接受Entrectinib治疗后,客观反应率(OR)高达100%。

这种多重激酶抑制剂诱导了11例中枢神经系统和实体肿瘤患者的应答。参与试验的患者均具有NTRK1/2/3、ROS1或 ALK基因融合突变,其中1例为ALK突变的神经母细胞瘤。而缺乏这些基因变异的肿瘤患者则没有应答。

在5名脑肿瘤应答者中,有1例 ETV6-NTRK3基因融合患者完全反应(CR),4例部分反应(PR)。这4例患者中有3例确认基因融合(TPR-NTRK1、EEF1G-ROS1、EML1-NTRK2),1例未确认基因融合(GOPC-ROS1)。

在6名颅外肿瘤应答者中(其中3例炎性肌纤维母细胞瘤、2例婴儿纤维肉瘤、1例黑色素瘤),1例DCTN1-ALK基因融合患者完全反应,5例部分反应(分别为TFG1-ROS1、EML4-NTRK3、KIF5B-ALK、2ETV6-NTRK3基因融合)。

另一例达到完全反应的是一名伴有ALK F1174L突变的神经母细胞瘤患者。

研究主要作者、美国圣犹大儿童研究医院儿科神经肿瘤专家Giles W.Robinson说:“Entrectinib的抗肿瘤活性非常有前景,它为目标基因融合的患者,尤其是恶性中枢神经系统肿瘤患者带来了更好的无进展生存率。目前临床试验仍在继续,但仅限于目标群体。”

Robinson分享的数据包括29例复发/难治性脑实体瘤、神经母细胞瘤或其他实体瘤患者,其中16例来自I期临床试验(剂量探索),13例来自Ib期临床试验(篮子试验),重点是NTRK1/2/3、 ROS1和 ALK基因改变患者。患者于2018年10月31日登记入组。年龄中位数为7岁(4.9-20岁),多数脑肿瘤患者接受过“手术+放疗”治疗。

剂量探索阶段包括按顺序逐步增加Entrectinib的剂量,起始剂量为250 mg/m2,一直到750 mg/m2。最终建议剂量确定为每天550mg/m2。在篮子试验阶段,如果患者不能吞下完整胶囊(n=6),则以400mg/m2的剂量服用Entrectinib,否则按550mg/m2计量。(所有患者均≥400mg/m2)

总的来说,患者中位治疗持续时间为85天(6-592),无应答者的中位治疗持续时间为56天(6-338天),应答者为281天(56-592)。平均反应时间为57天(30-58)。

安全性方面,Entritinib耐受度高,剂量限制性毒性包括肌酐升高、味觉障碍、疲劳和肺水肿。体重增加也是另一个值得注意的不良事件。

“针对儿童癌症药物的研究远少于成人。虽然这些数据比较早期,还有待更多的研究,但第一次提出了一种令人鼓舞的可能性,即根据肿瘤遗传学对儿童癌症患者进行有效治疗,而非肿瘤类型或位置。”ASCO主席Monica M.Bertagnolli博士评价道。

据汉鼎好医友了解,Entritinib的II期临床试验很快即将启动招募,符合条件的患者可后台留言或致电汉鼎好医友(400-060-9693)咨询试验详情。

需要注意的是,Entrectinib用药有个前提,必须有NTRK、ROS1、ALK基因融合突变。那么,如何检测NTRK基因检测?

目前,有多种方法可用于检测NTRK基因融合,包括FISH、IHC、NGS和PCR检测。NCCN指南推荐:使用NGS(二代基因测序)进行NTRK基因融合检测。在检测时,还需要检测其耐药的位点。目前,罗氏正与旗下Foundation Medicine共同开发相应的诊断方法。

随着对癌症的研究不断深入,“单基因、单突变、单药模式”并不适用于癌症这类高异质性疾病的治疗决策。需要同时考虑所有的突变,分析其相互作用,找到最有效的治疗方案。

而Cellworks TRI检测,可根据多种癌症患者的二代基因测序信息,使用生物模拟技术,建立生物模拟“疾病模型”。通过不断组合药物模型数据库中FDA批准药物,生物模拟这些药物组合对患者疾病模型的效果,基于表型作用,帮患者预测出最有效的药物组合。

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