Defining the critical hurdles in cancer immunotherapy
Notice bibliographique
Résumé
Scientific discoveries that provide strong evidence of antitumor effects in preclinical models often encounter significant delays before being tested in patients with cancer. While some of these delays have a scientific basis, others do not. We need to do better. Innovative strategies need to move into early stage clinical trials as quickly as it is safe, and if successful, these therapies should efficiently obtain regulatory approval and widespread clinical application. In late 2009 and 2010 the Society for Immunotherapy of Cancer (SITC), convened an "Immunotherapy Summit" with representatives from immunotherapy organizations representing Europe, Japan, China and North America to discuss collaborations to improve development and delivery of cancer immunotherapy. One of the concepts raised by SITC and defined as critical by all parties was the need to identify hurdles that impede effective translation of cancer immunotherapy. With consensus on these hurdles, international working groups could be developed to make recommendations vetted by the participating organizations. These recommendations could then be considered by regulatory bodies, governmental and private funding agencies, pharmaceutical companies and academic institutions to facilitate changes necessary to accelerate clinical translation of novel immune-based cancer therapies. The critical hurdles identified by representatives of the collaborating organizations, now organized as the World Immunotherapy Council, are presented and discussed in this report. Some of the identified hurdles impede all investigators; others hinder investigators only in certain regions or institutions or are more relevant to specific types of immunotherapy or first-in-humans studies. Each of these hurdles can significantly delay clinical translation of promising advances in immunotherapy yet if overcome, have the potential to improve outcomes of patients with cancer.
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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 | 0,123 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,020 |
| Communication savante | 0,018 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,035 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».