Pharmacodynamic Monitoring of Molecular-Targeted Agents in the Peripheral Blood of Leukemia Patients Using Flow Cytometry
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».