Emepepimut-S for non-small cell lung cancer
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Immunotherapy as a possible therapeutic option for cancer has been of great importance due to the innovative development of vaccines. Various molecules have been tested and emepepimut-S (Biomira Liposomal Peptide 25 (BLP 25)) has emerged as an option, particularly in lung cancer. AREAS COVERED: A PubMed literature and ClinicalTrials.gov search was conducted using the terms: emepepimut, BLP25, NSCLC, cancer immunotherapy, cancer vaccine and MUC1. This review covers how emepepimut-S acts against the mucin 1 (MUC1) tumor-associated antigen producing a cellular immune response against the cells that express MUC1 and the most important clinical data available that led to the ongoing Phase III trial. EXPERT OPINION: The results obtained in the Phase I/II trials are promising, showing a favorable toxicity with a benefit in survival in NSCLC patients. As future trials develop, demonstration of the long-term survival benefit, understanding of the various mechanisms of immune response initiated by the drug and the selection of patients that will highly benefit from the immunotherapy will be elucidated. The safety and extension in survival makes emepepimut-S a very interesting drug and could, therefore, offer a possibility of treatment and maintenance, particularly for good performance status patients with locally advanced NSCLC.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».