Phase 1 Trial of Gefitinib Plus Sirolimus in Adults with Recurrent Malignant Glioma
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine the maximum tolerated dose (MTD) and dose-limiting toxicity (DLT) of gefitinib, a receptor tyrosine kinase inhibitor of the epidermal growth factor receptor, plus sirolimus, an inhibitor of the mammalian target of rapamycin, among patients with recurrent malignant glioma. PATIENTS AND METHODS: Gefitinib and sirolimus were administered on a continuous daily dosing schedule at dose levels that were escalated in successive cohorts of malignant glioma patients at any recurrence who were stratified based on concurrent use of CYP3A-inducing anticonvulsants [enzyme-inducing antiepileptic drugs, (EIAED)]. Pharmacokinetic and archival tumor biomarker data were also assessed. RESULTS: Thirty-four patients with progressive disease after prior radiation therapy and chemotherapy were enrolled, including 29 (85%) with glioblastoma multiforme and 5 (15%) with anaplastic glioma. The MTD was 500 mg of gefitinib plus 5 mg of sirolimus for patients not on EIAEDs and 1,000 mg of gefitinib plus 10 mg of sirolimus for patients on EIAEDs. DLTs included mucositis, diarrhea, rash, thrombocytopenia, and hypertriglyceridemia. Gefitinib exposure was not affected by sirolimus administration but was significantly lowered by concurrent EIAED use. Two patients (6%) achieved a partial radiographic response, and 13 patients (38%) achieved stable disease. CONCLUSION: We show that gefitinib plus sirolimus can be safely coadministered on a continuous, daily dosing schedule, and established the recommended dose level of these agents in combination for future phase 2 clinical trials.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».