A Network Approach to Developing Immuno-Oncology Combinations in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Immune checkpoint inhibitors have revolutionized care for many cancer indications, with considerable effort now being focused on increasing the rate, depth, and duration of patient response. One strategy is to combine immune strategies (for example, ctla-4 and PD-1/L1-directed agents) to harness additive or synergistic efficacy while minimizing toxicity. Despite encouraging results with such combinations in multiple tumour types, numerous clinical challenges remain, including a lack of biomarkers that reliably predict outcome, the emergence of therapeutic resistance, and optimal management of immune-related toxicities. Furthermore, the selection of ideal combinations from the myriad of immune, systemic, and locoregional therapies has yet to be determined. A longitudinal network-based approach could offer advantages in addressing those critical questions, including long-term follow-up of patients beyond individual trials. The molecular cancer registry Personalize My Treatment, managed by the Networks of Centres of Excellence nonprofit organization Exactis Innovation, is uniquely positioned to accelerate Canadian immuno-oncology (io) research efforts throughout its national network of cancer sites. To gain deeper insight into how a pan-Canadian network could advance research in io combinations, Exactis invited preeminent clinical and scientific advisors from across Canada to a roundtable event in November 2017. The present white paper captures the expert advice provided: leverage longitudinal patient data collection; facilitate network collaboration and assay harmonization; synergize with existing initiatives, networks, and biobanks; and develop an io combination trial based on Canadian discoveries.
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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 | 0,016 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».