Progress in Chemoprevention Drug Development: The Promise of Molecular Biomarkers for Prevention of Intraepithelial Neoplasia and Cancer—A Plan to Move Forward
Notice bibliographique
Résumé
This article reviews progress in chemopreventive drug development, especially data and concepts that are new since the 2002 AACR report on treatment and prevention of intraepithelial neoplasia. Molecular biomarker expressions involved in mechanisms of carcinogenesis and genetic progression models of intraepithelial neoplasia are discussed and analyzed for how they can inform mechanism-based, molecularly targeted drug development as well as risk stratification, cohort selection, and end-point selection for clinical trials. We outline the concept of augmenting the risk, mechanistic, and disease data from histopathologic intraepithelial neoplasia assessments with molecular biomarker data. Updates of work in 10 clinical target organ sites include new data on molecular progression, significant completed trials, new agents of interest, and promising directions for future clinical studies. This overview concludes with strategies for accelerating chemopreventive drug development, such as integrating the best science into chemopreventive strategies and regulatory policy, providing incentives for industry to accelerate preventive drugs, fostering multisector cooperation in sharing clinical samples and data, and creating public-private partnerships to foster new regulatory policies and public education.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».