Tumor burden as assessed by 18 F FDG PET scan as predictive biomarker for immune checkpoint blockers in advanced NSCLC - a multi centric study

Introduction Only a proportion of patients with advanced NSCLC benefit from Immune checkpoint blockers (ICBs). No biomarker is validated to choose between ICBs monotherapy or in combination with chemotherapy (Chemo-ICB) when PD-L1 expression is above 50%. The aim of the present study is to validate the biomarker validity of total Metabolic Tumor Volume (tMTV) as assessed by 2-deoxy-2-[18F]fluoro-d-glucose positron emission tomography ([18F]FDG-PET) Material and methods This is a multicentric retrospective study. Patients with advanced NSCLC treated with ICBs, chemotherapy plus ICBs and chemotherapy were enrolled in 12 institutions from 4 countries. Inclusion criteria was a positive PET scan performed within 42 days from treatment start. TMTV was analyzed at each center based on a 42% SUVmax threshold. High tMTV was defined ad tMTV>median Results 493 patients were included, 163 treated with ICBs alone, 236 with chemo-ICBs and 94 with CT. No correlation was found between PD-L1 expression and tMTV. Median PFS for patients with high tMTV (100.1 cm3) was 3.26 months (95% CI 1.94–6.38) vs 14.70 (95% CI 11.51–22.59) for those with low tMTV (p=0.0005). Similarly median OS for pts with high tMTV was 11.4 months (95% CI 8.42 – 19.1) vs 33.1 months for those with low tMTV (95% CI 22.59 – NA), p .00067. In chemo-ICBs treated patients no correlation was found for OS (p = 0.11) and a borderline correlation was found for PFS (p=0.059). Patients with high tMTV and PD-L1 ≥ 50% had a better PFS when treated with combination of chemotherapy and ICBs respect to ICBs alone, with 3.26 months (95% CI 1.94 – 5.79) for ICBs vs 11.94 (95% CI 5.75 – NA) for Chemo ICBs (p = 0.043). Conclusion tMTV is predictive of ICBs benefit, not to CT benefit. tMTV can help to select the best upfront strategy in patients with high tMTV.

Impatto dell'uso dell'Edmonton Symptom Assessment System all'interno di un ambulatorio integrato di radioterapia e cure palliative sull'ottimizzazione della qualita di cura

I pazienti affetti da patologie oncologiche avanzate hanno un'esperienza di sintomi multipli spesso concomitanti tra loro. Lo scopo di questo progetto è quello di valutare come, nel contesto di un’ambulatorio integrato di Radioterapia e Cure Palliative (rep), sia possibile descrivere e quantificare i sintomi riportati dal paziente attraverso uno strumento di analisi convalidato, nello specifico l’Edmonton Symptom Assessment System (ESAS) al fine di costruire una proposta terapeutica ottimizzata per il singolo paziente. Da aprile 2016 ad aprile 2020, sono stati analizzati gli accessi al rep per un totale di 519 accessi, quindi abbiamo selezionato solo le visite dei pazienti che avevano completato totalmente lo strumento ESAS per la valutazione dei sintomi. La popolazione in studio era quindi composta da 212 pazienti, di questi 120 erano uomini, 92 erano donne, l'età media era di 72 anni, del totale il 36% era stato sottoposto a radioterapia. I principali risultati ottenuti dall'analisi dei dati relativi alla popolazione in studio sono stati i seguenti: 1) il 25% dei pazienti muore entro 2,2 mesi, il 60% entro 6 mesi; 2) la popolazione maschile ha un rischio di morte più elevato rispetto alla popolazione femminile; 3) Esiste una chiara differenza negli indici di correlazione tra la popolazione femminile e quella maschile 4) I principali sintomi correlati sono: dolore, mancanza di appetito, ansia, sonnolenza; 5) Il sintomo del dolore non è associato ad un aumento del rischio di morte, mentre la mancanza di appetito e sonnolenza sono associati ad un aumento del rischio di morte. In conclusione, i dati a nostra disposizione hanno dimostrato che un'analisi approfondita dei sintomi attraverso lo strumento ESAS è fattibile e necessaria portando informazioni fondamentali per una gestione ottimale del paziente, dandoci la possibilità di muoverci verso l'opportunità di trattamenti sempre più personalizzati e individualizzati in base alle caratteristiche dei singoli pazienti.