The Value of Biomarkers in Optimizing the Use of Immuno-oncologic Therapy
Notice bibliographique
Résumé
The development of therapies that restore or activate the host immune response - the socalled "immuno-oncologic" therapy - has improved the survival of some cancer patients harboring specific tumor types. These drugs, however, are very expensive which has greatly limited their use and consequently reduced the number of patients who could likely benefit. Not to mention, the proportion of patients who display a clinical benefit from therapy is limited. Thus, from a clinical and health economics perspective, there is a pressing need to identify and treat those patients for whom a given immuno- oncologic therapy is most likely to be beneficial. At this end, the identification, validation and use of biomarkers emerge as an important therapeutic tool. Here, we briefly review the state of immunologic biomarker development and utilization and make suggestions for interested clinicians, health policy makers and other stakeholders to prepare for the broader use of biomarkers associated with immuno-oncologic therapy in routine practice. The biomarker field is clearly in its earliest stages and there is no doubt that continued research will identify new biomarkers with valuable clinical indications. Of course, the clinical utility of a biomarker must consider patient preferences and perspectives. In addition, health economic analyses are crucial to better define the value of immunotherapy based on precision medicine strategies and promote value-based pricing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,042 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».