Hypoxia-activated prodrugs: paths forward in the era of personalised medicine
Notice bibliographique
Résumé
Tumour hypoxia has been pursued as a cancer drug target for over 30 years, most notably using bioreductive (hypoxia-activated) prodrugs that target antineoplastic agents to low-oxygen tumour compartments. Despite compelling evidence linking hypoxia with treatment resistance and adverse prognosis, a number of such prodrugs have recently failed to demonstrate efficacy in pivotal clinical trials; an outcome that demands reflection on the discovery and development of these compounds. In this review, we discuss a clear disconnect between the pathobiology of tumour hypoxia, the pharmacology of hypoxia-activated prodrugs and the manner in which they have been taken into clinical development. Hypoxia-activated prodrugs have been evaluated in the manner of broad-spectrum cytotoxic agents, yet a growing body of evidence suggests that their activity is likely to be dependent on the coincidence of tumour hypoxia, expression of specific prodrug-activating reductases and intrinsic sensitivity of malignant clones to the cytotoxic effector. Hypoxia itself is highly variable between and within individual tumours and is not treatment-limiting in all cancer subtypes. Defining predictive biomarkers for hypoxia-activated prodrugs and overcoming the technical challenges of assaying them in clinical settings will be essential to deploying these agents in the era of personalised cancer medicine.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».