A Model of Postsurgical Advanced Metastatic Breast Cancer More Accurately Replicates the Clinical Efficacy of Antiangiogenic Drugs
Notice bibliographique
Résumé
The failure rate of randomized phase III oncology clinical trials is extremely high, even when preceded by encouraging preclinical studies and phase II trial results of the same therapy. Thus, there is considerable effort being made to improve the predictive clinical potential of preclinical models, in addition to improving phase II trial design. With respect to the former, preclinical models have historically relied heavily on treatment of primary spontaneous or transplanted tumors rather than the more common and therapeutically challenging clinical trial circumstance of advanced metastatic disease. Here, we show that the oral antiangiogenic tyrosine kinase inhibitor (TKI), sunitinib, which failed to meet primary or secondary survival endpoints in 4 separate phase III metastatic breast cancer (MBC) trials, either alone or with chemotherapy, similarly failed to show monotherapy or combination chemotherapy efficacy in a model of postsurgical advanced MBC using a metastatic variant of the MDA-MB-231 triple-negative human breast cancer. In contrast, the drug was effective when used to treat established orthotopic primary tumors. Similar results were obtained with pazopanib monotherapy, another antiangiogenic oral TKI. However, when an antibody targeting the VEGF pathway (DC101) was tested, it showed a trend in modestly improving the efficacy of paclitaxel therapy, thus resembling to a degree prior phase III clinical results of bevacizumab plus paclitaxel in MBC. Our results suggest the potential value of treating postsurgical advanced metastatic disease as a possible strategy to improve preclinical models for predicting outcomes in patients with metastatic disease.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».