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Enregistrement W2795150236 · doi:10.2217/fon-2018-0121

Accelerating Drug Development in Pediatric Cancer: A Novel Phase I Study Design of Venetoclax in Relapsed/Refractory Malignancies

2018· article· en· W2795150236 sur OpenAlexaff
Andrew E. Place, Kelly C. Goldsmith, Jean‐Pierre Bourquin, Mignon L. Loh, Lia Gore, Daniel A. Morgenstern, Yeshwant D. Sanzgiri, David Hoffman, Ying Zhou, Jeremy A. Ross, Betty Prine, Mohamad Shebley, Megan McNamee, Thalia A. Farazi, Su Young Kim, Maria Verdugo, L. Leanne Lash-Fleming, C. Michel Zwaan, Josef Vormoor

Notice bibliographique

RevueFuture Oncology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Lymphocytic Leukemia Research
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCelgeneSanofiGenentechAriad PharmaceuticalsAmgen
Mots-clésVenetoclaxMedicineClinical trialRefractory (planetary science)OncologyInternal medicineDrug developmentChronic lymphocytic leukemiaChemotherapyCancerDrugLeukemiaPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Venetoclax is a highly selective, potent BCL-2 inhibitor that is approved for some patients previously treated for chronic lymphocytic leukemia, and has shown promising activity in adult studies across several hematologic malignancies. Preclinical studies have demonstrated venetoclax activity in pediatric patient-derived xenograft models and cell lines; however, clinical studies in pediatric patients have yet to be conducted. The prognosis is poor for children with most relapsed/refractory malignancies, and limited treatment options result in unmet clinical need. Herein, we describe the rationale and design of the first study of venetoclax in pediatric patients with relapsed/refractory malignancies: a Phase I trial investigating the safety and pharmacokinetics of venetoclax monotherapy followed by the addition of chemotherapy (Trial registration: EudraCT 2017-000439-14; NCT03236857).

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,319 · 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

Citations63
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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