A parallel-arm phase I trial of the humanised anti-IGF-1R antibody dalotuzumab in combination with the AKT inhibitor MK-2206, the mTOR inhibitor ridaforolimus, or the NOTCH inhibitor MK-0752, in patients with advanced solid tumours
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Two strategies to interrogate the insulin growth factor 1 receptor (IGF-1R) pathway were investigated: vertical inhibition with dalotuzumab and MK-2206 or ridaforolimus to potentiate PI3K pathway targeting and horizontal cross-talk inhibition with dalotuzumab and MK-0752 to exert effects against cellular proliferation, angiogenesis, and stem cell propagation. METHODS: A phase I, multi-cohort dose escalation study was conducted in patients with advanced solid tumours. Patients received dalotuzumab (10 mg kg(-1)) and escalating doses of MK-2206 (90-200 mg) or escalating doses of dalotuzumab (7.5-10 mg kg(-1)) and MK-0752 (1800 mg) weekly. Upon maximum tolerated dose determination, patients with low-RAS signature, high-IGF1 expression ovarian cancer were randomised to dalotuzumab/MK-2206 versus dalotuzumab/ridaforolimus, whereas patients with high IGF1/low IGF2 expression colorectal cancer received dalotuzumab/MK-0752. RESULTS: A total of 47 patients were enrolled: 29 in part A (18 in the dalotuzumab/MK-2206 arm and 11 in the dalotuzumab/MK-0752 arm) and 18 in part B (6 in each arm). Dose-limiting toxicities (DLTs) for dalotuzumab/MK-2206 included grade 4 neutropenia and grade 3 serum sickness-like reaction, maculopapular rash, and gastrointestinal inflammation. For dalotuzumab/MK-0752, DLTs included grade 3 dehydration, rash, and diarrhoea. Seven patients remained on study for >4 cycles. CONCLUSIONS: Dalotuzumab/MK-2206 and dalotuzumab/MK-0752 combinations were tolerable. Further developments of prospectively validated predictive biomarkers to aid in patient selection for anti-IGF-1R therapies are needed.
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».