Potential Applications for Circulating Tumor Cells Expressing the Insulin-Like Growth Factor-I Receptor
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To detect insulin-like growth factor-IR (IGF-IR) on circulating tumor cells (CTC) as a biomarker in the clinical development of a monoclonal human antibody, CP-751,871, targeting IGF-IR. EXPERIMENTAL DESIGN: An automated sample preparation and analysis system for enumerating CTCs (CellTracks) was adapted for detecting IGF-IR-positive CTCs with a diagnostic antibody targeting a different IGF-IR epitope to CP-751,871. This assay was used in three phase I trials of CP-751,871 as a single agent or with chemotherapy and was validated using cell lines and blood samples from healthy volunteers and patients with metastatic carcinoma. RESULTS: There was no interference between the analytic and therapeutic antibodies. Eighty patients were enrolled on phase I studies of CP-751,871, with 47 (59%) patients having CTCs detected during the study. Before treatment, 26 patients (33%) had CTCs, with 23 having detectable IGF-IR-positive CTCs. CP-751,871 alone, and CP-751,871 with cytotoxic chemotherapy, decreased CTCs and IGF-IR-positive CTCs; these increased toward the end of the 21-day cycle in some patients, falling again with retreatment. CTCs were commonest in advanced hormone refractory prostate cancer (11 of 20). Detectable IGF-IR expression on CTCs before treatment with CP-751,871 and docetaxel was associated with a higher frequency of prostate-specific antigen decline by >50% (6 of 10 versus 2 of 8 patients). A relationship was observed between sustained decreases in CTC counts and prostate-specific antigen declines by >50%. CONCLUSIONS: IGF-IR expression is detectable by immunofluorescence on CTCs. These data support the further evaluation of CTCs in pharmacodynamic studies and patient selection, particularly in advanced prostate 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».