MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2316080597 · doi:10.1158/1538-7445.am2012-sy16-01

Abstract SY16-01: Clinical trial design to match patients to treatment based on molecular profiling of tumors

2012· article· en· W2316080597 sur OpenAlexaff
Lillian L. Siu

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer Genomics and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity Health NetworkOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDruggabilityCrizotinibPersonalized medicinePrecision medicineMedicineClinical trialLung cancerCancerVemurafenibBioinformaticsComputational biologyCancer researchBiologyOncologyGeneticsInternal medicineGenePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,002

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.

Tête enseignante Opus0,154
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,305 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer Research→Même sujetCancer Genomics and Diagnostics→Travaux en français237 207→