Notice bibliographique
Résumé
Abstract Next generation sequencing (NGS) technologies have gained increasing clinical applications as a strategy to screen and identify patients for genomic based clinical trials in oncology. Molecular characterization programs using NGS have been established in many cancer centers worldwide, including some that comprise part of nation-based efforts. With a growing number of patients whose tumors have undergone molecular profiling, there is an urgent need to justify these activities and translate genomic findings into clinically relevant outcome. Molecular profiling offers information beyond the histopathological classification of tumors, subdividing them into smaller genomic subsets ranging from those harboring common recurrent aberrations to others with rare variants of uncertain significance. The current era of genomic based clinical trials is populated by “umbrella” and “basket” trials which allocate patients with druggable genomic signatures to specific genotype-drug matched groups that remain histology-based (“umbrella” trials) or are histology-agnostic (“basket” trials). The pros and cons of these clinical trial designs, and their ability to bring the value of precision medicine to bear, will be discussed. Looking beyond the present clinical trials framework, it is unlikely that genomics is sufficient as a standalone strategy to fully characterize the complex molecular landscape of cancer. “Next-gen” clinical trials need to target the dynamic status of tumors and take into consideration intratumoral heterogeneity in their design. The extension of profiling algorithms to include transcriptomics and epigenetics is attractive to encompass other alterations that can lead to unchecked tumor growth. A systems biology approach should be considered to understand signaling pathway interactions and decipher mechanisms of oncogenic dependence, especially in tumors which lack readily actionable profiles. There are close interactions between the genome and the immunome such that NGS may inform the selection of patients most likely to benefit from immune-based therapies. “Next-gen” clinical trials must be capable of interrogating cancer in a multifaceted and dynamic manner in order to achieve substantial incremental benefits in therapeutic outcome. Citation Format: Lillian L. Siu. “Next-gen” genomics-based clinical trials. [abstract]. In: Proceedings of the AACR Precision Medicine Series: Integrating Clinical Genomics and Cancer Therapy; Jun 13-16, 2015; Salt Lake City, UT. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2016;22(1_Suppl):Abstract nr IA15.
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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 | 0,028 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,005 |
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 ».