Inefficiencies and Patient Burdens in the Development of the Targeted Cancer Drug Sorafenib: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Failure in cancer drug development exacts heavy burdens on patients and research systems. To investigate inefficiencies and burdens in targeted drug development in cancer, we conducted a systematic review of all prelicensure trials for the anticancer drug, sorafenib (Bayer/Onyx Pharmaceuticals). We searched Embase and MEDLINE databases on October 14, 2014, for prelicensure clinical trials testing sorafenib against cancers. We measured risk by serious adverse event rates, benefit by objective response rates and survival, and trial success by prespecified primary endpoint attainment with acceptable toxicity. The first two clinically useful applications of sorafenib were discovered in the first 2 efficacy trials, after five drug-related deaths (4.6% of 108 total) and 93 total patient-years of involvement (2.4% of 3,928 total). Thereafter, sorafenib was tested in 26 indications and 67 drug combinations, leading to one additional licensure. Drug developers tested 5 indications in over 5 trials each, comprising 56 drug-related deaths (51.8% of 108 total) and 1,155 patient-years (29.4% of 3,928 total) of burden in unsuccessful attempts to discover utility against these malignancies. Overall, 32 Phase II trials (26% of Phase II activity) were duplicative, lacked appropriate follow-up, or were uninformative because of accrual failure, constituting 1,773 patients (15.6% of 11,355 total) participating in prelicensure sorafenib trials. The clinical utility of sorafenib was established early in development, with low burden on patients and resources. However, these early successes were followed by rapid and exhaustive testing against various malignancies and combination regimens, leading to excess patient burden. Our evaluation of sorafenib development suggests many opportunities for reducing costs and unnecessary patient burden in cancer drug development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».