Biomarkers and the Design of Clinical Trials in Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Scientific innovation has promoted the rapid discovery and development of cancer-related biomarkers. This has fostered improved mechanistic understandings of disease biology, facilitated the development of novel targeted therapies and offers the potential to better define the natural history of a disease and to predict response to specific treatment. Clinical trials are evolving, from the use of exploratory 'correlative studies' that assist in the understanding of disease mechanisms, to the use of validated biomarkers that are integral to the design of definitive prospective studies. A rigorous process for biomarker development and validation, followed by evaluation in well-designed, prospective clinical trials that demonstrate improved patient outcomes is required for new biomarkers to change clinical practice. To date, the number of biomarkers considered clinically useful is disappointingly small because of conflicting conclusions generated from trials with practical and methodological limitations. This review will highlight several important aspects related to the design and analysis of clinical trials that incorporate a biomarker as a central component. First, we review biomarker development, how biomarkers may be used as targets and how biomarkers can influence methodology to optimize efficiency of drug development through the use of surrogate outcomes. Second, we focus on issues related to trials evaluating potential prognostic biomarkers and how the predictive properties of biomarkers may be used to determine which patients might optimally benefit from a specific intervention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,444 | 0,628 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».