Advances in the approach to novel drug clinical development for breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In the post-genomic era clinical development of new agents to treat breast cancer (BC) can be a real challenge. Different from chemotherapy agents, with a broad but not specific spectrum of activity, novel drugs are being developed as 'targeted' agents, potentially benefiting a subgroup of patients. In BC, different clinically identifiable subtypes are now separately addressed in specific clinical trials. AREAS COVERED: In this review, the authors discuss the clinical development of targeted drugs that have become part of the current treatment of BC. They also highlight the challenges that in other cases determined the failure of promising compounds. Furthermore, the article reports on how combinations of targeted agents have emerged as valid strategies to overcome acquired resistance. It also provides discussion of how 'old' therapies can be retargeted to certain patient populations or 'reinvented' as safer and more effective with the creation of drug conjugates. They also discuss how novel clinical trial designs are emerging to accelerate the successful matching of targeted drugs to the right patient population. EXPERT OPINION: It is important not to forget that the development of BC therapeutics is a 'moving target', as its biology evolves in time under the pressure of ongoing treatments. There are currently a finite number of resources available for the development of new therapeutics, which means that resources need to be carefully allocated. There is also a need to prioritize clinical trials that can reduce the number of patients who are candidates for expensive treatments.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».