Pharmacodynamic monitoring of BAY 43‐9006 (Sorafenib) in phase I clinical trials involving solid tumor and AML/MDS patients, using flow cytometry to monitor activation of the ERK pathway in peripheral blood cells
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We previously reported a flow cytometry technique to monitor pharmacodynamic effects of the raf kinase inhibitor BAY 43-9006 based on the ability of phorbol ester (PMA) to phosphorylate extracellular-regulated kinase (ERK) in peripheral blood (Chow et al., Cytometry 2001;46:72-78). In this article, we describe its application to phase I trials of BAY 43-9006 in solid tumor and AML/MDS patients. METHODS: The previously described whole blood lysis method was used to monitor BAY 43-9006 effects on peripheral T-cells of solid tumor patients. A modified whole blood fixation protocol was developed for the AML/MDS trial, using the c-kit ligand stem cell factor (SCF) to activate ERK as an alternative to PMA, and incorporating immunophenotypic markers to identify leukemic blasts. RESULTS: At all dose levels of BAY 43-9006 used to treat solid tumor patients, ERK could be activated by PMA in peripheral T-cells and we were not able to show inhibition of raf kinase. A similar effect was seen in the lymphocytes of AML/MDS patients during treatment with BAY 43-9006. However, we found strong inhibition when ERK was activated via c-kit using SCF. Furthermore, normal donor CD34+ve stem cells were much more sensitive to BAY 43-9006 when ERK was activated by SCF, compared to PMA. CONCLUSIONS: These findings support the further development of flow cytometry applications to monitor signal transduction inhibitors during early phase clinical trials.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».