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Enregistrement W2810960090 · doi:10.1093/annonc/mdy225

Early-drug development in the era of immuno-oncology: are we ready to face the challenges?

2018· review· en· W2810960090 sur OpenAlexaff
María Ochoa de Olza, Marc Oliva, Cinta Hierro, Ignacio Matos, Juan Martín-Liberal, Elena Garralda

Notice bibliographique

RevueAnnals of Oncology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCAR-T cell therapy research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDrug developmentDosingClinical trialDrugFace (sociological concept)Intensive care medicineImmunotherapyCompetition (biology)ToxicityMaximum tolerated dosePharmacologyOncologyMedical physicsRisk analysis (engineering)Immune systemInternal medicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The classical development of drugs has progressively faded away, and we are currently in an era of seamless drug-development, where first-in-human trials include unusually big expansion cohorts in the search for early signs of activity and rapid regulatory approval. The fierce competition between different pharmaceutical companies and the hype for immune combinations obliges us to question the current way in which we are evaluating these drugs. In this review, we discuss critical issues and caveats in immunotherapy development. A particular emphasis is put on the limitations of pre-clinical toxicology studies, where both murine models and cynomolgus monkeys have underpredicted toxicity in humans. Moreover, relevant issues surrounding dose determination during phase I trials, such as dose-escalation methods or flat versus body-weight dosing, are discussed. A proposal of how to face these different challenges is offered, in order to achieve maximum efficacy with minimum toxicity for our patients.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,363
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,140 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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