Front Oncol：贝叶斯网状Meta分析比较ALK阳性NSCLC患者一线化疗方案的和安全性

近变性淋巴瘤激酶(ALK)是血清受体过氧化物激酶家族(RTK)的一员，由突变2p23上的ALK遗传物质编码。棘皮微管关的蛋白4 (EML4)与ALK的融合在少数非小细胞会肺癌(NSCLC)推断出，而ALK自由基在约3% - 7%的个案之前推断出，其特指从不/轻度吸烟史、腺癌组织学、年轻颇高血压、女性、以及EGFR/KRAS野生型的颇高血压之前。ALK-TKIs的技术的发展大相径庭ALK非典型NSCLC颇高血压的疗法发展趋势以及改善颇高血压的病症。以外已开发多代ALK-TKIs，包括克唑替尼(第一代);Alectinib, brigatinib, ceritinib, ensartinib(第二代);lorlatinib(第三代)。然而，临床实践之前各不相同TKIs主力疗法时的相对精确性和安全性长期发挥作用争议。因此，Frontiers in Oncology杂志上刊载了一项互联meta分析方法，以学术研究各不相同TKIs主力疗法中后期ALK非典型NSCLC颇高血压的和安全性，以给予最佳的临床为了让。

检索PubMed、Embase、ClinicalTrials.gov和国际联席会议数据库，数据截止至2021年6月底30日。在贝叶斯互联meta分析方法之前扩及了比较主力疗法ALK非典型中后期NSCLC颇高血压的III期临床研究次测试(RCT)。符合条件的学术研究至少报告了以下临床结局之一:无实质性生存期(PFS)、总生存期(OS)、之前枢神经系统(CNS)实质性可能性、(G) 3级或更好级别(G3 AEs)不良事件(AEs)或严重不良事件(SAEs)。

9项临床研究次测试符合扩及基准，共约2484举例颇高血压被扩及。颇高血压接纳7种各不相同的疗法，包括ALK- TKIs(克唑替尼、阿来替尼、韦尔比夫卡替尼、塞瑞替尼、恩沙替尼或马修替尼)或肌肉注射。

对PFS和OS,对所有7种疗法方式同步进行比较分析方法；对CNS实质性可能性，对六种疗法方式同步进行比较；对G3 AEs也是六种疗法方式同步进行分析方法；对SAEs，对四种疗法方式同步进行比较。

在PFS不足之处，与肌肉注射相比，马修替尼获取了极颇高的商业价值(HR0.12,95%CI0.03至0.43)，但与克唑替尼相比也有显著的商业价值(0.28,0.10-0.80)。与肌肉注射相比，阿来替尼(0.15,0.05 - 0.36)、恩沙替尼(0.19,0.05 - 0.70)、韦尔比夫卡替尼(0.21,0.06 - 0.76)和克唑替尼(0.43,0.20 - 0.89)也判读到了获益。与克唑替尼相比，阿来替尼显著顺延PFS(0.34,0.17-0.61)。在OS不足之处，不会一种ALK-TKIs远胜肌肉注射或其他ALK-TKI。

PFS和OS

在CNS实质性可能性不足之处，与肌肉注射相比，马修替尼也获取了极颇高的商业价值(HR 0.04, 0.01-0.20);与克唑替尼相比也发挥作用显著差异性(0.06、0.01-0.26)。同样，阿来替尼远胜肌肉注射(0.11,0.04-0.32)和克唑替尼(0.30,0.09-0.99)。

CNS可能性、有毒、严重有毒

我们判读到与肌肉注射相比较，ALK-TKIs关的的有毒相似。马修替尼的≥3级AEs%-更好，颇高于阿来替尼(4.26,1.22 - 15.53);阿来替尼与克唑替尼类似也有较颇高%-(2.01，1.08-3.89)。在四种疗法(埃尔替尼、克唑替尼、恩沙替尼和肌肉注射)之前，不会判读到严重AEs的概率差异性。

贝叶斯次序结果与使用有可能下式和OR绝对值同步进行的综合分析方法几乎恰当。对于中后期ALK非典型NSCLC颇高血压，马修替尼最有似乎在PFS(累积概率60%)和CNS实质性可能性(90%)不足之处名列第一第一。塞瑞替尼最似乎引起G3 AE(56%)，其次是马修替尼(35%)。阿来替尼在导致3级或更好的AEs之前名列第一最后的概率极颇高(87%)。

贝叶斯次序

综上，学术研究得出结论，对于中后期ALK非典型NSCLC颇高血压，与其他主力疗法相比，马修替尼的PFS获益极颇高，CNS实质性获益可能性下限，但有毒也颇高。以外的临床实践之前新一代ALK-TKIs在ALK非典型NSCLC主力疗法之前的技术的发展正要短时近内发展。

原始出处：

Peng L, Lu D, Xia Y, Hong S, Selvaggi G, Stebbing J, Sun Y and Liang F (2021) Efficacy and Safety of First-Line Treatment Strategies for Anaplastic Lymphoma Kinase-Positive Non-Small Cell Lung Cancer: A Bayesian Network Meta-Analysis. Front. Oncol. 11:754768. doi: 10.3389/fonc.2021.754768