Sorafenib tosylate in advanced kidney cancer: past, present and future
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this paper was to review the development of sorafenib tosylate in kidney cancer. The MedLine database, the Proceedings of the Annual American Society of Clinical Oncology meeting, as well as those of other key international meetings were extensively searched to identify relevant publications. Furthermore, the authors' direct experience with the drug was taken into account when commenting on the results retrieved. Sorafenib is a multikinase inhibitor that targets VEGF and PDGF receptors, other kinases, as well as the serine-threonine kinase Raf. Following early signs of activity from phase I and II studies, it has been shown to improve survival of pretreated advanced kidney cancer patients within a placebo-controlled, randomized, phase III trial, leading to its approval both in the United States and in Europe. Its activity has been subsequently confirmed in a real-world population by two expanded access programs performed globally, but not in a first-line setting; it also proved to be non-cross-resistant with two other molecularly targeted agents. Finally, its toxicity profile, which is acceptable and highly predictable, makes sorafenib appealing for combination treatments, especially with other molecularly targeted agents. Despite having been already demonstrated to be active in kidney cancer, the exact role of sorafenib in the first-line setting, in patients who have failed other molecularly targeted agents, and especially in combination with other agents, deserves further, prospective, studies.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».