肺癌驱动基因研究总结
非小细胞肺癌常见的驱动基因突变类型
非小细胞肺癌常见的驱动基因突变类型非小细胞肺癌（Non-Small Cell Lung Cancer，NSCLC）是目前肺癌的主要类型，约占所有肺癌的85%。
驱动基因突变是NSCLC发生和发展的重要原因之一。
本文将介绍非小细胞肺癌中常见的几种驱动基因突变类型。
1. EGFR突变表皮生长因子受体（Epidermal Growth Factor Receptor，EGFR）是一种经常发生突变的驱动基因。
EGFR突变包括点突变和插入/缺失突变，常见的突变位点有Exon 19和Exon 21。
EGFR突变可以导致受体激活异常，进而促进细胞增殖和进化，是NSCLC中最为常见的驱动基因突变。
EGFR突变与亚型NSCLC的发生有关，对EGFR酪氨酸激酶抑制剂（EGFR-TKI）有较好的治疗反应。
2. ALK融合基因ALK基因重排是NSCLC中另一种常见的驱动基因突变。
ALK基因重排导致ALK蛋白与其他蛋白（如EML4）融合，形成具有激酶活性的融合蛋白。
这种融合蛋白能够激活多个信号通路，促进肿瘤细胞的增殖和生存。
ALK融合基因在NSCLC中的检出率约为5%，主要见于非吸烟者和年轻患者。
对于ALK阳性的NSCLC患者，ALK 抑制剂是一种有效的治疗选择。
3. ROS1融合基因ROS1基因融合是NSCLC中另一种重要的驱动基因突变。
ROS1融合基因的患者通常是非吸烟者和年轻人。
ROS1融合基因可以激活多个信号通路，促进肿瘤细胞的增殖和生存。
ROS1融合基因在NSCLC中的检出率约为1-2%。
针对ROS1阳性的NSCLC患者，ROS1抑制剂是一种有效的治疗选择。
4. BRAF突变BRAF基因突变是NSCLC中较为罕见但具有重要意义的驱动基因突变。
BRAF突变通常见于不吸烟的患者，尤其是女性。
BRAF突变可以导致信号通路的异常激活，进而促进肿瘤细胞的增殖和生存。
BRAF突变在NSCLC中的检出率约为1-4%。
对于BRAF阳性的NSCLC患者，BRAF抑制剂是一种有效的治疗选择。
肿瘤驱动基因的特征和功能研究
肿瘤驱动基因的特征和功能研究肿瘤驱动基因是引发癌症的一类基因，它们可以在细胞内发挥重要的功能，促进癌症的发展和生长。
随着分子生物学的研究，我们已经了解了许多肿瘤驱动基因的特征和功能。
本文将探究肿瘤驱动基因的定义、特征及其功能，以期更好地理解肿瘤病理生理学。
1. 肿瘤驱动基因的定义肿瘤驱动基因，即促进细胞癌变和肿瘤形成的基因，这些基因有不同的作用，但它们的共同点是能够通过突变、拷贝数增加等方式对细胞的生长和分裂产生重要影响。
肿瘤驱动基因的存在是一个重要的发现，它引起了关于癌症起源和发展的许多理论。
2. 肿瘤驱动基因的特征肿瘤驱动基因的特征主要体现在以下几个方面：（1）拷贝数变异：肿瘤驱动基因的拷贝数改变可以是整倍体增加也可以是基因座突变。
这种变异可能唤起肿瘤形成。
（2）突变：某些突变会导致肿瘤抑制基因失去了正常功能，同时肿瘤驱动基因的突变往往会导致基因失去控制。
（3）化学修饰：一些化学修饰如DNA甲基化、羟甲基化等也可能影响肿瘤驱动基因的功能。
3. 肿瘤驱动基因的功能肿瘤驱动基因可以对细胞的正常生理功能产生影响，并促进癌症的发展。
其主要功能体现在三个方面：（1）参与细胞生长和分裂的调节：肿瘤驱动基因可以促进或抑制细胞的生长和分裂，这是它们的基本功能。
突变或拷贝数增加等变异可能导致基因失去对生长和分裂的正常调节作用，从而引起癌细胞的不受限制生长。
（2）细胞信号通路的激活：细胞通路是细胞间通信网络的重要组成部分，肿瘤驱动基因可以通过激活信号通路的某些分子来参与信号传递。
这些分子可能是细胞内的激活酶、受体或转录因子等，在突变时导致某些分子一直处于激活状态。
（3）参与细胞程序化死亡调节：细胞程序性死亡（apoptosis）是细胞生命周期的一个重要环节，避免细胞癌变的发生。
但在某些情况下，肿瘤驱动基因可以抑制细胞凋亡的发生，从而促进持续的生长。
这种抑制可能与直接抑制凋亡信号通路的分子有关，或者与促进细胞生长和分裂的信号通路紊乱有关。
肺癌相关驱动基因及靶向治疗的研究进展
肺癌相关驱动基因及靶向治疗的研究进展廖金花;李晓琴;周欣;刘春玲【摘要】近年来肺癌分子生物学发展迅速,尤其在肺癌相关驱动基因及靶向治疗方面取得了显著进展.事实上,肺癌中的这些驱动基因已经被人类探索很长时间,只是相应靶向治疗药物仍在探索中,第二代测序技术的推广应用进一步推动了肺癌的驱动基因研究,为靶向治疗提供了潜在分子靶点.最近,在肺癌领域又出现了新的驱动基因,这些驱动基因的靶向药物也将有望会被陆续研发,并将会为肺癌的精准治疗助力,但是大部分患者经靶向治疗后会产生耐药,疗效仍不能满意.因此,基于肺癌基因驱动的机制探索及多靶点联合治疗是未来研究的方向.%Many advances have been achieved in recent years in the field of lung cancer molecularbiology ,leading to the identification of potential new oncogene drivers and new therapeutic targets .Most of lung cancer biomarkers were identi-fied several years ago , nevertheless , new therapies targeting these biomarkers are still investigated .The next generation sequencing is widely used ,which further promotes the studies of lung cancer driver genes and provides potential molecular targets for effective targeted therapies .More recently ,new oncogene drivers have been identified in the field of lung carcino-ma and new agents are being developed to target these biomarkers ,which will help with the precise treatment of lung canc-er.However,most patients can develop resistance after targetedtherapy ,and the efficacy is not satisfactory .Therefore,the mechanism exploration and multi-target combination therapy based on driver gene of lung cancer is the future research direc -tion.【期刊名称】《医学综述》【年(卷),期】2017(023)018【总页数】6页(P3584-3589)【关键词】肺癌;驱动基因;靶向治疗【作者】廖金花;李晓琴;周欣;刘春玲【作者单位】新疆医科大学附属肿瘤医院肺内二科,乌鲁木齐830000;新疆医科大学附属肿瘤医院肺内二科,乌鲁木齐830000;新疆医科大学附属肿瘤医院肺内二科,乌鲁木齐830000;新疆医科大学附属肿瘤医院肺内二科,乌鲁木齐830000【正文语种】中文【中图分类】R734.2肺癌是原发性支气管肺癌的简称，是目前世界上最致命的恶性肿瘤[1]，根据中国癌症中心的数据，2015年中国新发肺癌病例达73万例，导致大约61万人死亡，是一种在中国发病率最高、病死率最高的恶性肿瘤[2]。
肺癌的基因突变与药物敏感性
肺癌的基因突变与药物敏感性肺癌是一种常见的恶性肿瘤，世界范围内每年有数百万人被诊断出患有这种疾病。
虽然早期诊断和治疗技术的进步，在肺癌治疗中取得了一定的成功，然而，由于复杂的病因和个体间的遗传变异，肺癌的治疗仍然面临很大的挑战。
近年来，研究人员发现，肺癌的发生和发展与基因突变密切相关。
基因突变是指基因序列发生异常改变，导致相关基因的功能异常或丧失。
肺癌中常见的基因突变包括EGFR、ALK、ROS1、KRAS等。
这些基因突变一方面参与了肺癌细胞的生长、分化和转移过程，另一方面也会导致肺癌对药物的敏感性发生改变。
EGFR基因突变被认为是最常见的肺癌驱动基因突变之一。
患有EGFR突变的肺癌患者通常对EGFR抑制剂具有显著的敏感性。
EGFR 抑制剂可以通过靶向抑制异常活跃的EGFR信号通路，从而阻断肿瘤细胞的生长和增殖，有效抑制肿瘤的发展。
相比之下，KRAS基因突变与对EGFR抑制剂的耐药性有关。
KRAS突变会导致EGFR抑制剂的治疗效果大大降低。
研究人员在探索KRAS突变与耐药性之间的关系时，发现了一些潜在的治疗策略，如KRAS信号通路的抑制和KRAS突变细胞的免疫治疗等。
此外，ALK和ROS1基因突变也经常在肺癌中被检测到。
这些突变导致了具有ALK突变或ROS1突变的肺癌患者对相应的靶向治疗药物（如ALK抑制剂和ROS1抑制剂）具有较好的反应。
这些抑制剂可以选择性地靶向抑制肿瘤细胞中异常活跃的ALK或ROS1信号通路，从而抑制肿瘤的生长和扩散。
基因突变与药物敏感性之间的关系也不仅仅局限于上述几个基因。
其他一些与肺癌发生相关的基因，如BRAF、HER2、MET等，也被发现与特定药物敏感性之间存在关联。
这些发现为肺癌的个体化治疗提供了新的思路和方法。
随着肺癌基因突变与药物敏感性之间关系的逐渐明确，精准医学在肺癌治疗中的应用也越来越广泛。
个体化治疗的核心是通过对患者的基因组学信息进行分析，为患者量身定制最合适的治疗方案。
基因突变驱动肿瘤发展
基因突变驱动肿瘤发展肿瘤是一种由正常细胞发生突变和失控增殖而形成的异常组织，它可能会对人体造成严重的健康问题。
在人体细胞中，基因突变是肿瘤发展的主要驱动力之一。
本文将探讨基因突变如何驱动肿瘤的发展，并观察一些常见的基因突变事件。
基因是生物体内带有遗传信息的DNA分子的一部分。
这些遗传信息决定了细胞的功能和表达。
而基因突变则是指DNA序列发生了不正常的改变。
基因突变的发生可以是由内因（如复制错误或化学损伤）或外因（如射线暴露或致癌物质）引起的。
基因突变可以分为三大类别：错义突变、无义突变和移码突变。
其中，错义突变指的是DNA序列变化导致氨基酸改变，无义突变是指突变导致氨基酸链异常终止，而移码突变是指插入或删除其中几个碱基对，从而导致整个氨基酸序列改变。
这些突变事件都可能进一步导致肿瘤的形成。
实际上，基因突变是导致细胞失控增殖和不受调控的主要原因之一。
正常情况下，细胞的生长和分裂受到严格的调控机制控制，以保持组织和器官的平衡。
然而，当基因突变发生时，可能导致一个或多个关键基因的功能异常，从而破坏了这种平衡。
这可能导致肿瘤细胞的无限增殖和扩散。
基因突变的一个重要影响是肿瘤细胞对外部生长因子的反应发生改变。
生长因子是一类可以促进细胞生长和分裂的蛋白质。
正常情况下，细胞通过受体来识别和响应生长因子的信号，以维持生长的平衡。
然而，某些基因突变可能导致细胞对生长因子的过度反应，从而促使肿瘤细胞异常增殖。
此外，基因突变还可能导致调控细胞凋亡（程序性细胞死亡）的基因发生异常。
凋亡是机体中自然发生的一种细胞死亡方式，它可以保持组织的稳态。
然而，当基因突变导致相关的调控基因异常时，细胞可能会丧失凋亡的能力，导致异常细胞的无限生长和存活。
诸如TP53（p53）等一些基因是肿瘤发展过程中常见的突变驱动基因。
p53基因编码一种蛋白质，它在正常情况下可以抑制肿瘤发展。
然而，当p53基因突变时，这个抑制作用会丧失，从而导致细胞异常增殖。
肺癌的遗传易感性研究和家族遗传分析
论文题目：肺癌的遗传易感性研究和家族遗传分析1. 引言肺癌是全球最常见的恶性肿瘤之一，其发病率和死亡率在所有癌症中均居前列。
虽然吸烟是肺癌的主要风险因素，但遗传因素在肺癌的发生中也扮演着重要角色。
近年来，随着基因组学和分子生物学研究的进展，人们对肺癌的遗传易感性和家族遗传机制有了更深入的了解。
本文将系统探讨肺癌的遗传易感性研究、家族遗传分析以及相关的分子机制。
2. 肺癌的遗传易感性2.1 遗传易感基因的发现●EGFR基因：EGFR突变在非小细胞肺癌（NSCLC）中常见，特别是亚洲人群。
EGFR突变患者对酪氨酸激酶抑制剂（TKI）治疗反应良好。
●KRAS基因：KRAS突变在吸烟相关的NSCLC中较为常见，预示着较差的预后和对TKI治疗的耐药性。
●ALK基因重排：ALK基因重排在NSCLC患者中约占5%，ALK抑制剂对这类患者有显著疗效。
●TP53基因：TP53突变在多种癌症中普遍存在，突变形式多样，预示着肿瘤的侵袭性和预后差。
2.2 全基因组关联研究（GWAS）全基因组关联研究通过分析大规模人群的基因型与表型数据，识别出多个与肺癌易感性相关的基因位点：●5p15.33位点：包含TERT和CLPTM1L基因，与多种癌症的易感性相关。
●6p21位点：HLA基因簇所在区域，提示免疫反应在肺癌发生中的作用。
●15q25位点：包含CHRNA5-CHRNA3-CHRNB4基因簇，与尼古丁依赖和肺癌风险相关。
3. 家族遗传分析3.1 家族性肺癌的特点●家族聚集性：家族中多名成员患有肺癌，且发病年龄较早。
●非吸烟相关：一些家族性肺癌病例发生在非吸烟者或轻度吸烟者中，提示遗传因素的作用。
3.2 家族性肺癌的遗传模式●常染色体显性遗传：某些家族性肺癌表现为常染色体显性遗传模式，即携带致病基因的个体有50%的概率将基因传递给子女。
●多基因遗传：家族性肺癌可能涉及多个基因的共同作用，这些基因的累积效应增加了患病风险。
3.3 遗传咨询和风险评估●家族史采集：详细记录家族中每位成员的疾病史，识别高风险个体。
肺癌家族遗传倾向及基因检测
肺癌家族遗传倾向及基因检测肺癌是一种高发疾病，其致死率也一直居高不下。
不同于一些其他类型的癌症，肺癌的发生往往受到遗传因素的影响。
本文将讨论肺癌的家族遗传倾向以及基因检测的重要性。
一、肺癌家族遗传倾向肺癌在家族中的聚集现象一直备受关注。
研究表明，如果一个家族有两个或以上成员患有肺癌，该家族的肺癌风险将显著提高。
而当一个家族中多个一级亲属患有肺癌时，肺癌的风险增加更为明显。
家族遗传肺癌的现象可能是由于共同的遗传因素或环境因素的相互作用所致。
有研究发现，特定的遗传突变在某些肺癌家族中较为常见，这说明这些基因突变在肺癌发生中起着关键作用。
二、肺癌遗传的基因突变目前，许多与肺癌遗传有关的基因突变已被发现。
其中，EGFR、KRAS、ALK是最为常见的突变基因。
EGFR基因的突变与肺癌的敏感性和预后有关。
部分肺癌患者的肿瘤细胞中存在EGFR突变，这预示着这些患者对EGFR抑制剂治疗更为敏感。
KRAS基因的突变与肺癌的预后和治疗效果有关。
一些研究表明，KRAS突变会使肺癌细胞对靶向疗法如EGFR抑制剂产生抵抗。
ALK基因的融合突变在非小细胞肺癌中较为常见。
检测ALK突变可以为肺癌患者的治疗选择提供重要依据，如ALK抑制剂等。
三、肺癌基因检测的重要性基因检测在肺癌的预防、早期筛查和治疗中发挥着重要作用。
通过基因检测，可以确定肺癌患者是否存在特定的基因突变，从而为个体化治疗提供依据。
例如，对于EGFR突变阳性的肺癌患者，EGFR抑制剂可以作为治疗的有效手段；对于KRAS突变的肺癌患者，可以考虑采用其他治疗方法。
此外，基因检测还可以为亲属中的高风险个体进行早期筛查提供依据。
如果家族中有肺癌患者，其他家庭成员的肺癌风险可能会增加，通过基因检测可以对其进行早期筛查，从而提高早期发现肺癌的机会。
四、肺癌基因检测的方法肺癌基因检测主要通过获取患者的肿瘤组织样本或血液样本进行，其中最常用的是组织样本的突变检测。
基因检测技术的发展使得检测方法更为简便、准确和高通量。
驱动基因阳性局部晚期非小细胞肺癌靶向治疗序贯根治性放疗发生有症状放射性肺炎的风险因素分析
驱动基因阳性局部晚期非小细胞肺癌靶向治疗序贯根治性放疗发生有症状放射性肺炎的风险因素分析谭佩欣，黄唯，张红丹，杜钦文，潘燚（广东省人民医院放疗科、广东省医学科学院，广州510080）［摘要］目的评估驱动基因阳性局部晚期非小细胞肺癌（non⁃small cell lung cancer ，NSCLC ）靶向治疗序贯根治性放疗有症状放射性肺炎（radiation pneumonitis ，RP ）的发生率及风险因素。
方法回顾性分析2017年1月至2020年4月在广东省人民医院接受靶向治疗序贯胸部放疗的不可手术Ⅲ期NSCLC 患者。
采用不良反应评价标准5.0版进行RP 分级，≥2级定义为有症状RP 。
使用χ2检验以及Kruskal Wallis 检验评估潜在的临床及剂量学危险因素。
结果13例入组患者，其中6例（46.1%）发生有症状RP 。
2级RP 5例，3级RP 1例。
经激素治疗后所有RP 均转归为肺纤维化1~2级。
单因素分析结果显示年龄、慢性阻塞性肺炎病史等临床因素与≥2级RP 不相关，V20、肺平均受量等剂量学因素均未见与≥2级RP 相关。
结论靶向治疗序贯胸部放疗后≥2级RP 的发生率较高，未发现与有症状RP 相关的临床或剂量学危险因素。
［关键词］非小细胞肺癌；靶向治疗；放疗；放射性肺炎［中图分类号］R734.2［文献标识码］ADOI ：10.12019/j.issn.1671⁃5144.2020.04.010Risk Factors of Symptomatic Radiation Pneumonitis in Patients WithDriver Gene Positive Locally Advanced Non⁃Small Cell Lung Cancer After Targeted Therapy Followed by Sequential Radical RadiotherapyTAN Pei⁃xin ，HUANG Wei ，ZHANG Hong⁃dan ，DU Qin⁃wen ，PAN Yi（Department of Radiotherapy ，Guangdong Provincial People s Hospital ，Guangdong Academy of MedicalSciences ，Guangzhou 510080，China ）Abstract ：ObjectiveTo evaluate the incidence and risk factors of symptomatic radiation pneumonitis （RP ）inpatients with driver gene positive locally advanced non⁃small cell lung cancer （NSCLC ）.MethodsFrom January 2017to April 2020，patients with inoperable stage ⅢNSCLC who received targeted therapy followed by sequential thoracic radiotherapy in Guangdong Provincial People s Hospital were retrospectively analyzed.Radiation pneumonitis was graded according to the common terminology criteria for adverse events 5.0.The symptomatic RP was defined as ≥grade 2.Chisquare test and nonparametric Kruskal Wallis test were used to evaluate the potential clinical and dosimetric risk factors.ResultsAmong the 13patients ，6（46.1%）had symptomatic RP.There were 5cases of ≥grade 2RP and 1case ofgrade 3RP.After steroid treatment ，all RP were recovered and resulted in pulmonary fibrosis grade 1~2.Univariate analysis showed that age ，history of chronic obstructive pneumonia and other clinical factors were not associated with ≥grade 2RP.Dose factors such as V20and average lung dose were not related to ≥grade 2RP.ConclusionThe［基金项目］广东省医学科学技术研究基金资助项目（B2020024）；广东省人民医院国自然配套启动资金资助项目（8190120260）；广东省人民医院院内启动基金资助项目（8197110946）；吴阶平医学基金资助项目（320.6750.19089⁃1）［作者简介］谭佩欣（1988-），女，广东佛山人，医师，博士研究生，从事肿瘤放射治疗研究。
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PDGFRA
CCND1 DDR2
Amplification/Mutation
Amplification Mutation
9%
8% 4%
BRAF
ERBB2 FGFR2
Mutation
Amplification Mutation
4%
4% 3%
Govindan R et al. ASCO 2012
第一个有临床意义的NSCLC驱动基因：
Significantly Mutated Genes in Squamous Cell Lung Cancer
178/500鳞癌完成分析
Govindan et al. The Cancer Genome Atlas (TCGA) Project . 2012 ASCO
Therapeutic targets in squamous cell lung carcinoma
HER2
Large cell carcinoma
*Incidence of mutations in adenocarcinoma provided as an example
Current Standard of NSCLC Care
2
Figure: Massachusetts General Hospital, data on file. Horn L, Pao W. J Clin Oncol. 2009;26:4232–4235.
NSCLC肿瘤驱动基因
2010：7类肿瘤驱动基因，未知55% 2011：10类肿瘤驱动基因，未知46%
K-ras EGFR B-raf Her2 PIK3CA ALK MET Unknown
Unknown
Kris MG, et al. ASCO 2011. CRA7506. Johnson BE, et al. IASLC WCLC 2011. Abstract O16.01. Massachusetts General Hospital, data on file; Horn L, Pao W. J Clin Oncol 2009; 26:4232–4235.
Gene
CDKN2A PI3KCA PTEN FGFR1 EGFR
Event Type
Deletion/Mutation/Methylation Mutation Mutation/Deletion Amplification Amplification
Frequency
72% 16% 15% 15% 9%
6
151 134
8
114 79
10
93 51
Patients remaining Erlotinib Placebo 226 225
12 14 16 18 Time (months)
76 35 59 19 43 12 29 7
20
14 3
22
3 1
24
1 1
26
1 1
28
0 0
Mok, Wu et al. ASCO 2012
An SJ, Wu YL. PLoS One June 2012
91%抗肿瘤药物的敏感性与基因变异相关
分析了130种抗肿瘤 药物与肿瘤基因变异 之间的关系，证实 91% (118/130)的抗 肿瘤药物敏感性与至 少一种基因变异相关
Garnett MJ, et al. Nature 2012; 483:570-577.
Primary endpoint: PFS with IRC confirmation
NSCLC = non-small cell lung cancer; PS = performance status; PD = disease progression; AUC = area under the curve; q4wks = every 4 weeks; IRC = independent review committee; OS = overall survival; ORR = objective response rate; TTP = time to progression; NPR = non-progression rate; QoL = quality of life
13.7 10.4
4.6 5.4
0.16 p<0.0001 0.47 p<0.0001
22.7 19.3
28.8 19.5
1.04(0.69-1.58) 1.04(0.65-1.68)#
Afatinib trial
LUX-LUNG- 3 N=345 13.6 6.9 0.47 p<0.0001
FASTACT-2 (MO22201; CTONG0902) study design
OS
化疗组 HR
NEJ0022 N=194
WJTOG34053 N=172 Erlotinib trials OPTIMAL4 N= 154 EURTAC5 N=174
10.8
9.2
5.4
6.3
0.36 P<0.001
0.49 P<0.0001
27.7
36
26.6
39
0.89(0.63-1.24)
1.19(0.77-1.83)
Mok, ESMO 2012
OS in ITT population (22 Jun 2012)
1.0 0.8 OS probability 0.6 0.4
Erlotinib (n=226)
Placebo (n=225)
HR=0.79 (95% CI 0.64–0.99) p=0.0420
0.2
0 0
Erlotinib (n=20) Placebo (n=17) HR=0.55 (0.27–1.12) p=0.0941
OS
1.0 0.8
Erlotinib (n=20) Placebo (n=17) HR=0.32 (0.14–0.69) p=0.0024
PFS probability
0.6
0.4 0.2 0 0 4.6 7.5 4 8 12 16 20 24 28
PFS probability
0.6
0.4 0.2 0 0 6.9 4 8 16.8 12 16 20 24 28 32
OS probability
0.6
0.4 0.2 0b 0 4 8 20.6 31.4
12 16 20 24 28 32 36
Time (months)
E P 49 48 46 35 42 16 33 5 25 4 19 2 11 2 6 1 0 0 E P 49 48 48 48 46 43
Time (months)
45 36 41 26 33 24 24 14 15 6 3 0 0 0
Mok, ESMO 2012
CTONG 902
PFS and OS in patients with EGFR WT and ERCC1 IHC+ status (22 Jun 2012)
PFS
1.0 0.8
1.0 0.8
PFS according to IRC
Erlotinib (n=226) Placebo (n=225)
PFS probability
0.6 0.4 0.2 0 0 2
200 200 7.4 10.0
HR=0.58 (0.46–0.72)
Log-rank p<0.0001
4
177 179
No mutation detected KRAS (22%) EGFR (17%) EML4-ALK (7%) Double mutants (3%) BRAF (2%) AKT1
NRAS MEK1 MET AMP HER2 PIK3CA
Frequency of driver genes in subgroups of NSCLC in Chinese
NSCLC
FGER2 0.6%
DDR2 1% BRAF 2% PIK3CA 4% unknown 30% EGFR 28% PTEN 10%
c-MET 5%
KRAS 5%
STK11 8%
EML4-ALK 6%
An SJ, Wu YL. PLoS One June 2012
Frequency of driver genes in subgroups of NSCLC in Chinese
Screening Study treatment
Gemcitabine 1,250mg/m2 (d1, 8) + carboplatin AUC=5 or cisplatin 75mg/m2 (d1) + erlotinib 150mg/day (d15–28); q4wks x 6 cycles GC-erlotinib (n=226) R 1:1; stratified by stage, histology, smoking status and chemo regimen Gemcitabine 1,250mg/m2 (d1, 8) + carboplatin AUC=5 or cisplatin 75mg/m2 (d1) + placebo (d15–28); q4wks x 6 cycles GC-placebo (n=225)
Maintenance phase
Erlotinib 150mg/day
PD
Previously untreated stage IIIB/IV NSCLC, PS 0/1 (n=451)
Placebo
PD
Erlotinib 150mg/day Secondary endpoints: subgroup analyses, OS in all patients and subgroups, ORR, duration of response, TTP, NPR at 16 weeks, safety, QoL