Background: KRAS mutations are the largest oncogenic subset in NSCLC. While KRAS G12C is now targetable, no approved therapies exist for G12D. We examined time-to-next-treatment (TTNT) and overall survival (OS) differences between G12C and G12D, allowing for time-varying hazard effects. Methods: De-identified data from AACR Project GENIE BPC NSCLC v2.0-public were analyzed. TTNT served as a real-world surrogate for progression-free survival. Co-mutations (TP53, STK11, KEAP1, SMARCA4, MET), TMB, and PD-L1 were harmonized. Kaplan-Meier, multivariable Cox, and a pre-specified piecewise Cox model (split at median TTNT = 23 months) were applied. Schoenfeld residuals assessed proportional hazards; bootstrap resampling (B=1000) evaluated stability. Results: Among 162 TTNT-evaluable patients (G12C n=130; G12D n=32), median TTNT was 28.6 versus 32.0 months (log-rank p=0.79). Adjusted Cox regression showed no overall hazard difference (HR=0.85; 95% CI 0.53-1.37; p=0.50), but Schoenfeld testing indicated borderline non-proportionality (p=0.053). Piecewise Cox modeling revealed time-varying effects: early TTNT hazard favored G12D (HR=0.41; 95% CI 0.17-0.97; p=0.043) with significant KRAS x period interaction (HR=3.33; p=0.021) and late-period attenuation (HR=1.38; 95% CI 0.77-2.47; p=0.285). Bootstrap resampling confirmed this pattern (median HRearly=0.39; HRlate=1.41). Among 278 OS-evaluable patients (133 deaths), G12D showed improved OS (adjusted HR=0.63; 95% CI 0.39-0.99; p=0.048). G12C tumors exhibited higher TMB (9.79 vs 7.83 mut/Mb; p=0.002) and greater STK11/KEAP1 enrichment. Conclusions: KRAS G12D demonstrated early TTNT advantage and improved OS. Late-period TTNT differences were non-significant (post-hoc power: 12.3%). These exploratory findings require validation in larger cohorts but support allele-specific therapeutic development for G12D.


翻译:背景:KRAS突变是非小细胞肺癌(NSCLC)中最大的致癌突变亚群。尽管KRAS G12C现已有靶向疗法,但针对G12D突变尚无获批治疗方案。本研究通过允许时变风险效应,比较了G12C与G12D突变患者的至下次治疗时间(TTNT)和总生存期(OS)差异。方法:分析来自AACR Project GENIE BPC NSCLC v2.0-public数据库的去标识化数据。TTNT作为真实世界中无进展生存期的替代指标。对共突变基因(TP53、STK11、KEAP1、SMARCA4、MET)、肿瘤突变负荷(TMB)和PD-L1表达进行标准化整合。采用Kaplan-Meier法、多变量Cox回归及预设的分段Cox模型(以中位TTNT=23个月为界点)进行分析。使用Schoenfeld残差检验比例风险假设;通过Bootstrap重抽样(B=1000)评估模型稳定性。结果:在162例可评估TTNT的患者中(G12C n=130;G12D n=32),中位TTNT分别为28.6个月与32.0个月(时序检验p=0.79)。校正后的Cox回归显示总体风险无差异(HR=0.85;95% CI 0.53-1.37;p=0.50),但Schoenfeld检验提示边界性非比例风险(p=0.053)。分段Cox模型揭示时变效应:早期TTNT风险倾向于G12D更优(HR=0.41;95% CI 0.17-0.97;p=0.043),且存在显著的KRAS突变型×时期交互作用(HR=3.33;p=0.021),晚期风险差异减弱(HR=1.38;95% CI 0.77-2.47;p=0.285)。Bootstrap重抽样证实该模式(早期HR中位数=0.39;晚期HR中位数=1.41)。在278例可评估OS的患者中(133例死亡事件),G12D患者OS更优(校正后HR=0.63;95% CI 0.39-0.99;p=0.048)。G12C肿瘤具有更高的TMB(9.79 vs 7.83 mut/Mb;p=0.002)及更显著的STK11/KEAP1富集。结论:KRAS G12D突变在早期TTNT中显现优势并具有更佳的OS。晚期TTNT差异无统计学意义(事后检验效能:12.3%)。这些探索性发现需在更大规模队列中验证,但为G12D等位基因特异性疗法的开发提供了依据。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ICML2025】用于概率时间序列预测的非平稳扩散方法
专知会员服务
10+阅读 · 2025年5月10日
IJCAI 2022 | 端到端的几何transformer:用于分子属性预测
专知会员服务
13+阅读 · 2022年12月26日
Cancer Cell综述|AI用于肿瘤学中的多模态数据集成
专知会员服务
35+阅读 · 2022年10月13日
Nat. Commun. | 基于基因表达的癌症药物敏感性预测
专知会员服务
11+阅读 · 2022年10月9日
肿瘤微环境评分: 预测肿瘤免疫治疗疗效的新方法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
【CMU博士论文】物理世界的视觉感知与深度理解
专知会员服务
0+阅读 · 今天14:36
伊朗战争停火期间美军关键弹药状况分析
专知会员服务
6+阅读 · 今天11:13
电子战革命:塑造战场的十年突破(2015–2025)
专知会员服务
4+阅读 · 今天9:19
人工智能即服务与未来战争(印度视角)
专知会员服务
2+阅读 · 今天7:57
《美国战争部2027财年军事人员预算》
专知会员服务
2+阅读 · 今天7:44
伊朗战争中的电子战
专知会员服务
5+阅读 · 今天7:04
大语言模型平台在国防情报应用中的对比
专知会员服务
8+阅读 · 今天3:12
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员