Abstract SY16-01: Clinical trial design to match patients to treatment based on molecular profiling of tumors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recent advances in the systematic sequencing of cancer genomes have revealed that individual tumors frequently harbor “driver” somatic mutations that confer growth advantage and positive selection. Therefore, it seems likely that evaluating drug efficacy against tumors defined by a combination of histopathology and molecular genetic profiles will result in a greater therapeutic gain. The identification of specific somatic mutations and other genetic aberrations that drive cancers leave us on the threshold of a new era of “personalized cancer medicine,” in which specific biomarkers will be used to direct targeted agents only to those patients deemed most likely to respond, or avoided in those least likely to benefit. With the promise of personalized cancer medicine, there is an urgency to translate scientific discoveries in biomarker research rapidly and reliably to benefit patients, both in the setting of clinical trials and as standard of care. Recent examples of molecularly targeted agents which have obtained US FDA regulatory approval, such as vemurafenib for malignant melanoma with B-Raf V600E mutation and crizotinib for non-small cell lung carcinoma harboring EML4-ALK fusion, highlight that “driver” genomic alterations represent key predictors of clinical efficacy. The fundamental categories of cancer genomic aberrations including base mutation, copy number alteration and translocation/rearrangement, as well as epigenetic modifications of DNA or histones, are considered as being potential “druggable” characteristics of human malignancies. In the meantime, emerging technology renders parallel sequencing and profiling of such molecular characteristics increasingly feasible at point-of-care, using clinical tumor specimens. The optimal way to validate the personalized medicine approach remains a challenge for the clinical trialist. A tumor-based approach (e.g. BATTLE and I-SPY2 trials) requires access to different molecularly targeted agents, which can be difficult unless there is cooperation and collaboration of multiple industrial sponsors. A histology-independent, genomics-based approach is of interest but requires screening of large numbers of patients especially if mutations are uncommon in the selected tumor types for inclusion. Furthermore, it is possible that the functionality varies for the same mutation in different tumor types. Innovation in clinical trial designs is necessary to help address this impending paradigm shift in cancer treatment allocations. Additional considerations such as clonal evolution and tumor heterogeneity in malignancies, presence of crosstalks and emergence of resistance pathways, can further complicate the evaluation of personalized cancer medicine in the clinical trial setting. Citation Format: {Authors}. {Abstract title} [abstract]. In: Proceedings of the 103rd Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2012 Mar 31-Apr 4; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2012;72(8 Suppl):Abstract nr SY16-01. doi:1538-7445.AM2012-SY16-01
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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 | 0,009 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».