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Enregistrement W2136776510 · doi:10.1177/0192623307310952

Pharmacodynamic Monitoring of Molecular-Targeted Agents in the Peripheral Blood of Leukemia Patients Using Flow Cytometry

2008· review· en· W2136776510 sur OpenAlexaff
David W. Hedley, Sue Chow, Charles L. Goolsby, T. Vincent Shankey

Notice bibliographique

RevueToxicologic Pathology · 2008
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Lymphocytic Leukemia Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPharmacodynamicsFlow cytometryMedicineLeukemiaPharmacologyDrugClinical trialPharmacokineticsOncologyImmunologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The introduction of specific, molecular-targeted drugs is radically changing cancer treatment. Pharmacodynamics, which measures drug effects on the host, is key during early-phase clinical trials of novel agents to determine the relations between drug dose and target inhibition as well as measure the downstream effects of target inhibition on the cancer. In this article, we describe the application of flow cytometry to the pharmacodynamic monitoring of molecular-targeted agents in leukemia patients. The methods are based on current clinical flow-cytometry applications, with the addition of phosphospecific antibodies to measure the activation states of intracellular signaling elements and the introduction of techniques that maintain drug-target equilibrium during sample preparation. Using this approach, we successfully showed dose-dependent inhibition of c-Kit during a phase I clinical trial treating acute leukemia patients with the novel agent sorafenib. Further refinements identify considerable interpatient variation in signaling activity within leukemic blast populations, suggesting that an individualized approach to treatment based on flow cytometric monitoring might be advantageous. Improvements in sample turnaround offer the potential to introduce real-time pharmacodynamic monitoring during early-phase clinical trials.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,828
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,310 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations17
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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