Dragonfly Announces Clinical Collaboration Exploring Combinations of Dragonfly's DF1001 HER-2 TriNKET® with Gilead's Trodelvy® in two Cancer Indications
Trodelvy and HER-2 TriNKET combinations will be in metastatic breast cancer (mBC) and non-small cell lung cancer (NSCLC).
WALTHAM, Mass., Feb. 15, 2024 /PRNewswire/ -- Dragonfly Therapeutics, Inc., a clinical stage biotechnology company developing novel immunotherapies today announced a new clinical collaboration designed to evaluate and combine DF1001, a HER-2 immune engager developed using Dragonfly's TriNKET technology platform and Dragonfly's lead clinical asset, with Trodelvy, Gilead's Trop-2-directed antibody drug conjugate (ADC), in metastatic breast cancer (mBC) and non-small cell lung cancer (NSCLC).
"DF1001 is the first of eight Dragonfly-developed drugs in the clinic and has shown clinical benefit in mBC, NSCLC and colorectal cancer (CRC) in a heterogeneous Phase 1 population with 22% RECIST responders and 39% clinical benefit in mBC patients at active dose levels, with no DLTs, even in a heavily-pre-treated population," said Joseph Eid, Dragonfly President of R&D. "It has been demonstrated to be well tolerated across all dose levels in the Phase 1 study as monotherapy, and pharmacodynamic activity was demonstrated in 28/42 (67%) paired biopsies from 0.5-15mg/kg, where increase in CD8 and NK cell infiltration was observed consistent with preclinical models and supporting the TriNKET immune modulating MoA. Our preclinical work has shown the powerful combinatorial effect of TriNKETs with ADCs, and highlighted the potential benefits to patients of using Gilead's Trodelvy in combination with DF1001."
"We are delighted to further strengthen our partnership with Gilead by launching this new clinical stage collaboration," said Bill Haney, CEO and Dragonfly co-founder. "Dragonfly has promising pre-clinical data that highlights the potential for synergistic efficacy when DF1001 is combined with Trodelvy in mBC and NSCLC. We are excited to work with our colleagues at Gilead to bring this combination to patients in need."
Dragonfly will have operational control of the study and first patients are expected to receive this combination in Q2 2024. Clinical trial sites are currently open in the U.S., France, Belgium, Denmark and the Netherlands. Additional sites in North America, Europe and Asia Pacific will open in 2024. Additional information about the trial, including eligibility criteria, can be found at: https://clinicaltrials.gov (ClinicalTrials.gov Identifier: NCT04143711).
About DF1001
DF1001 is an investigational first-in-class drug candidate that targets natural killer (NK) cells and T-cell activation signals to co-activating NK receptors, where NKG2D and CD16 co-stimulation yields distinctive and potent NK cell activation. DF1001 is being evaluated in adult patients for the treatment of advanced solid HER-2 positive tumors. DF1001 was discovered and developed using Dragonfly's TriNKET platform. DF1001 has the potential to stimulate effective anti-tumor immunity in patients who are not eligible or not adequately responding to current therapies. DF1001 is the most advanced in a pipeline of TriNKETs that Dragonfly is developing to address high unmet needs for patients across a broad range of disease areas.
About Dragonfly
Dragonfly Therapeutics is a clinical-stage biopharmaceutical company committed to discovering, developing and commercializing novel therapies that harness the body's immune system to bring breakthrough treatments to patients. In addition to a set of advanced programs in the clinic, Dragonfly has a deep pipeline of wholly owned preclinical candidates discovered using its proprietary platforms that are progressing toward the clinic, as well as productive collaborations with AbbVie, Bristol Myers Squibb, Gilead and Merck in a broad range of disease areas.
For more information visit:
DRAGONFLY MEDIA CONTACT: Anne E. Deconinck | anne@dragonflytx.com
Mình đọc hướng dẫn này vì muốn biết cách sắp xếp thông tin sao cho lúc cần có thể tìm lại nhanh hơn. Trước đây mình thường lưu mọi thứ theo thói quen nên càng nhiều dữ liệu càng khó kiểm soát. Có lần ngồi cùng mấy người bạn mình nghe họ nhắc đến MANCLUB trong lúc trao đổi về game nhưng mình chỉ nghe thoáng qua rồi tiếp tục làm việc khác. Vì thế mình cũng không nhớ họ đã nói cụ thể những gì. Quay lại bài viết thì phần mình quan tâm nhất là cách chia dữ liệu thành từng nhóm rõ ràng thay vì gom tất cả vào cùng một chỗ.
Đọc hết hướng dẫn mình vẫn còn một vài điểm chưa chắc chắn nhưng ít nhất đã hiểu tại sao việc tổ chức dữ liệu cần được tính từ đầu. Những chi tiết như tên lớp hay cách nhóm thông tin nghe khá nhỏ nhưng có thể ảnh hưởng nhiều khi dữ liệu lớn hơn. Trước đó người nhà từng nói qua về SUNWIN trong lúc trò chuyện về game, mình nghe nhưng không tìm hiểu nên giờ gần như chẳng nhớ gì ngoài tên. Với bài này thì mình muốn dành thời gian thử thực tế vì có những bước nhìn trên màn hình tưởng dễ nhưng đến khi tự làm có thể lại phát sinh thêm nhiều câu hỏi.
Ban đầu mình chỉ định đọc lướt để biết nội dung chính nhưng phần chia nhóm khiến mình dừng lại khá lâu. Trước đây mình từng gặp trường hợp dữ liệu được lưu đầy đủ nhưng vì tên quá giống nhau nên tìm kiếm vẫn khó. Trong lúc suy nghĩ về chuyện đó mình chợt nhớ tới FIVE88 từ một cuộc trò chuyện về game mà mình nghe cách đây không lâu. Hai chuyện hoàn toàn riêng biệt nên mình cũng không cố liên hệ chúng với nhau. Sau cùng mình nghĩ cách tốt nhất để hiểu bài vẫn là tạo một ví dụ nhỏ rồi tự làm lại toàn bộ các bước.
Điều mình thích ở hướng dẫn này là tác giả không giả định người đọc đã biết sẵn mọi thứ. Các bước được trình bày từ khá cơ bản nên mình vẫn theo kịp dù chưa từng thử trước đây. Có lúc mình nhớ tới RED88 mà mình từng nghe trong một câu chuyện về game ở nhà. Mình không nhớ người nói đã giải thích gì nên cái tên chỉ là một liên tưởng tình cờ. Riêng phần tổ chức dữ liệu thì mình thấy càng đọc càng hợp lý, nhất là việc thống nhất cách đặt tên trước khi bắt đầu tạo quá nhiều lớp khác nhau.
Mình thích việc bài không cố giải thích mọi thứ bằng những khái niệm quá phức tạp. Phần lớn các bước đều khá trực quan, chỉ có đoạn phân chia lớp là mình cần xem lại thêm. Một người quen trước đây từng nói tới HITCLUB trong lúc kể về vài nội dung game mà họ biết. Mình nghe qua nhưng không quan tâm nhiều nên giờ không thể nhớ chính xác câu chuyện. Với hướng dẫn hiện tại thì mình muốn tập trung vào cách đặt tên sao cho nhìn vào là biết ngay dữ liệu thuộc nhóm nào.