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Enregistrement W2624341173 · doi:10.1200/jco.2017.35.15_suppl.104

Preliminary results of a phase I/IIa study of BMS-986156 (glucocorticoid-induced tumor necrosis factor receptor–related gene [GITR] agonist), alone and in combination with nivolumab in pts with advanced solid tumors.

2017· article· en· W2624341173 sur OpenAlexaff
Lillian L. Siu, Neeltje Steeghs, Tarek Meniawy, Markus Joerger, Jennifer L. Spratlin, Sylvie Rottey, Adnan Nagrial, Adam Cooper, Roland Meier, Xiaowei Guan, Penny Phillips, Gaurav Bajaj, Jochem Gokemeijer, Alan J. Korman, Kyaw Aung, Matteo S. Carlino

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Immunotherapy and Biomarkers
Établissements canadiensUniversity Health NetworkPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNivolumabPharmacologyPharmacodynamicsImmunogenicityAdverse effectInternal medicinePharmacokineticsCancerImmunotherapyImmunologyImmune system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

104 Background: BMS-986156 is a fully human IgG1 agonist mAb that binds GITR and promotes T effector cell activation and possible reduction/inactivation of T regulatory cells. Preclinical data show enhanced antitumor T-cell activity with anti-GITR + anti–programmed death-1 (PD-1). Here we describe preliminary dose escalation data from a phase I/IIa study of BMS-986156 ± nivolumab (anti–PD-1 mAb) in pts with advanced solid tumors (NCT02598960). Methods: During dose escalation, pts received BMS-986156 (10–800 mg) or BMS-986156 (30–800 mg) + nivolumab (240 mg) every 2 weeks. Objectives included safety (primary), immunogenicity, pharmacokinetics (PK), pharmacodynamics (PD), and efficacy. Results: As of Dec 12, 2016, 66 pts were treated with BMS-986156 (n = 29) or BMS-986156 + nivolumab (n = 37).No dose-limiting toxicities (DLTs) were reported during dose escalation. The most common treatment-related adverse events reported with BMS-986156/BMS-986156 + nivolumab included pyrexia (21%/30%), chills (10%/16%), and fatigue (14%/14%); events were G1/2 in all pts except for 4 pts (6%) treated with the combination (G3 lipase [n = 1], G3 lung infection [n = 1], G3 fatigue [n = 1], and G3 aspartate aminotransferase with G4 creatine phosphokinase [n = 1; leading to discontinuation of treatment]). Preliminary data indicate that the incidence of immunogenicity to BMS-986156 was low when BMS-986156 ± nivolumab was administered. Preliminary data also indicate that BMS-986156 ± nivolumab exhibits linear PK with dose proportionality after a single dose, and BMS-986156 ± nivolumab is biologically active in PD analyses in peripheral blood. Initial antitumor activity has been observed in several pts treated with the combination; these data will be reported. Conclusions: This is the first report of clinical data with an anti-GITR mAb ± a PD-1 inhibitor.BMS-986156 ± nivolumab was well tolerated, with no DLTs and low immunogenicity. Antitumor activity was observed with BMS-986156 + nivolumab at doses predicted to be biologically active. Further evaluation of this combination in pts with advanced solid tumors is ongoing. Clinical trial information: NCT02598960.

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 seuil0,011

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,360 · 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

Citations54
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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