In vivo RAF signal transduction as a potential biomarker for sorafenib efficacy in patients with neuroendocrine tumours
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Targeted therapies elicit anticancer activity by exerting pharmacodynamic effects on specific molecular targets. Currently, there is limited use of pharmacodynamic assessment to guide drug administration in the routine oncology setting. METHODS: We developed a phosphoshift (pShift) flow cytometry-based test that measures RAF signal transduction capacity in peripheral blood cells, and evaluated it in a phase II clinical trial of oral sorafenib plus low-dose cyclophosphamide in patients with advanced neuroendocrine tumours (NETs), in order to predict clinical course and/or guide individual dose-titration. RESULTS: Twenty-two patients were enrolled. Median progression-free survival (PFS) was 3 months (95% CI 2-10.7), and one patient had a partial response. PFS was longer among five patients who demonstrated an increase in pShift after 7 days of sorafenib compared with those who did not (14.9 months vs 2.8 months; P=0.047). However, pShift did not add value to toxicity-based dose-titration. CONCLUSION: The pharmacodynamic assessment of RAF transduction may identify selected patients with advanced NETs most likely to benefit from the combination of sorafenib plus cyclophosphamide. Further investigation of this test as a potential biomarker is warranted.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».