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Enregistrement W2561366385 · doi:10.1158/1538-7445.am2015-ct311

Abstract CT311: Results of a phase I/IIa dose-escalation study of the combination of decitabine and genistein against advanced solid tumors

2015· article· en· W2561366385 sur OpenAlexaff
Noël J.‐M. Raynal, Elie Kassouf, Luc Daigneault, Patrick Colin, Isabelle Plante, Guylaine Lassonde, Richard L. Momparler, Michel Charbonneau, Normand Blais

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensHôpital Notre-DameUniversité de MontréalMichelin (Canada)Université du Québec à MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDecitabineMedicineGenisteinPharmacologyNeutropeniaPharmacokineticsMaximum tolerated doseOncologyHypomethylating agentPhases of clinical researchLeukopeniaInternal medicineCancerChemotherapyDNA methylationChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Epigenetic aberrations, including DNA hypermethylation of tumor suppressor genes are a common feature in solid tumors. Thus, targeting epigenetic pathways is a promising approach for cancer chemotherapy. However, only occasional proof-of-principle responses can be seen in solid tumors. The activity of hypomethylating drugs, such as decitabine could be improved by a treatment combination. Preclinical studies have suggested that adding genistein, a natural isofavone may synergize with demethylating drugs and improve treatment results. Methods: Here, we describe a phase I/IIa dose-escalation study of decitabine with a fixed dose of genistein. Primary objective of the phase I trial was to determine the Maximum Tolerated Dose (MTD) and to evaluate pharmacokinetic parameters in patients with advanced solid tumor. The objective of the phase IIa was to assess its efficacy in lung cancer. Decitabine was administered over 10-hours at increasing doses (60, 120, 240 mg/m2) with continuous administration of genistein 300 mg/day orally. Treatment was repeated every 4 to 6 weeks. Results: For the phase I, ten patients with advanced solid tumors were recruited. The recommended dose of decitabine (for the phase IIa) was 120 mg/m2 with neutropenia as limiting side effect. Decitabine at 120 mg/m2 and genistein produced plasma levels of 0.62 ± 0.06 μM and 8.5 ± 5.6 μM, respectively. The drug combination was well tolerated and produced stable disease for more than 7 months (7-14 months) in 50% of the patients. One patient had a 50% reduction in tumor burden after 6 months of therapy. In the phase IIa trial against advanced lung cancer, patients progressed rapidly, within 2 months of treatment mainly because of the apparition of new lesions in the liver. Conclusion: The combination of decitabine and genistein is well-tolerated in advanced solid tumors and shows interesting anticancer effects. This study on decitabine and genistein warrants future investigations to address this issue of liver metastasis in advanced lung cancer. Citation Format: Noël J. Raynal, Elie Kassouf, Luc Daigneault, Patrick Colin, Isabelle Plante, Guylaine Lassonde, Richard Momparler, Michel Charbonneau, Normand Blais. Results of a phase I/IIa dose-escalation study of the combination of decitabine and genistein against advanced solid tumors. [abstract]. In: Proceedings of the 106th Annual Meeting of the American Association for Cancer Research; 2015 Apr 18-22; Philadelphia, PA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2015;75(15 Suppl):Abstract nr CT311. doi:10.1158/1538-7445.AM2015-CT311

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,351 · 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'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2015
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