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Enregistrement W2099922141 · doi:10.1517/17460441.2012.722077

Preclinical models for pediatric solid tumor drug discovery: current trends, challenges and the scopes for improvement

2012· review· en· W2099922141 sur OpenAlexaff
Sushil Kumar, Reza Bayat Mokhtari, Herman Yeger, Sylvain Baruchel

Notice bibliographique

RevueExpert Opinion on Drug Discovery · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeuroblastoma Research and Treatments
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineClinical trialPreclinical testingSolid tumorDrugCancerDrug developmentPediatric cancerIntensive care medicineOncologyPharmacologyMedical physicsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The enhancement in pediatric cancer survival achieved in the past few decades has been confined to low- and moderate-risk cancers, whereas no notable improvement in survival was observed in high-risk and advanced-stage childhood cancers. High attrition rate of candidate drugs in clinical trials is a major hurdle in the development of effective therapies for pediatric solid tumors. In order to reduce the failure rate of candidate drugs in clinical trials, more effective strategies are needed to enhance the predictability of preclinical testing. AREAS COVERED: The authors have described the current trends in preclinical drug development for treating pediatric solid tumors. Furthermore, the authors review their limitations and the available remedies, with regards to choice of models, pharmacokinetic considerations and the criteria for assessing the long-term efficacy of a candidate drug. EXPERT OPINION: In many solid tumors, common differences between pediatric and adult cancers have been observed, and therefore, clinical trials for pediatric solid tumors must be conducted on the basis of preclinical observations in pediatric solid tumor models. There is a need to invest in extensive preclinical testing on pediatric solid tumor models. None of the preclinical models can fully recapitulate the human cancers. Therefore, these limitations must be considered while conducting a preclinical trial. The dose and schedule of drugs used for preclinical testing must be clinically relevant. While testing the efficacy of drugs, the markers of apoptosis, drug resistance, hypoxia and tumor-initiating cells can inform us about the long-term therapeutic response of a cancer.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,004

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.

Tête enseignante Opus0,147
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,290 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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