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Enregistrement W2951058429 · doi:10.1093/annonc/mdz192

A decade of clinical development of PARP inhibitors in perspective

2019· review· en· W2951058429 sur OpenAlexfundno aff
Christopher J. Lord, Violeta Serra, Andrew Tutt, Judith Balmañà, Marta Castroviejo‐Bermejo, Cristina Cruz, Ana Oaknin, Stan B. Kaye, Johann S. de Bono

Notice bibliographique

RevueAnnals of Oncology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePARP inhibition in cancer therapy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundación FeroInstitute of Cancer ResearchProstate Cancer FoundationCancer Research UKNational Institute on Handicapped ResearchDepartment of Health and Aged Care, Australian GovernmentInstituto de Salud Carlos IIINational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicinePerspective (graphical)Intensive care medicineMedical physicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genomic instability is a hallmark of cancer, and often is the result of altered DNA repair capacities in tumour cells. DNA damage repair defects are common in different cancer types; these alterations can also induce tumour-specific vulnerabilities that can be exploited therapeutically. In 2009, a first-in-man clinical trial of the poly(ADP-ribose) polymerase (PARP) inhibitor olaparib clinically validated the synthetic lethal interaction between inhibition of PARP1, a key sensor of DNA damage, and BRCA1/BRCA2 deficiency. In this review, we summarize a decade of PARP inhibitor clinical development, a work that has resulted in the registration of several PARP inhibitors in breast (olaparib and talazoparib) and ovarian cancer (olaparib, niraparib and rucaparib, either alone or following platinum chemotherapy as maintenance therapy). Over the past 10 years, our knowledge on the mechanism of action of PARP inhibitor as well as how tumours become resistant has been extended, and we summarise this work here. We also discuss opportunities for expanding the precision medicine approach with PARP inhibitors, identifying a wider population who could benefit from this drug class. This includes developing and validating better predictive biomarkers for patient stratification, mainly based on homologous recombination defects beyond BRCA1/BRCA2 mutations, identifying DNA repair deficient tumours in other cancer types such as prostate or pancreatic cancer, or by designing combination therapies with PARP inhibitors.

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)0,005
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,509
Tête enseignante GPT0,612
Écart entre enseignants0,104 · 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

Citations730
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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