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Enregistrement W2952212183 · doi:10.1183/23120541.00082-2019

Clinical development of triple-combination CFTR modulators for cystic fibrosis patients with one or two<i>F508del</i>alleles

2019· article· en· W2952212183 sur OpenAlexaff
Jennifer L. Taylor‐Cousar, Marcus Mall, Bonnie W. Ramsey, Edward F. McKone, Elizabeth Tullis, Gautham Marigowda, Charlotte McKee, David Waltz, Samuel M. Moskowitz, J. R. K. Savage, Fengjuan Xuan, Steven M. Rowe

Notice bibliographique

RevueERJ Open Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCystic Fibrosis Research Advances
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesProQR TherapeuticsEinstein Stiftung BerlinBundesministerium für Bildung und ForschungArrowhead PharmaceuticalsVertex PharmaceuticalsGenentechAstraZenecaPTC TherapeuticsNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Heart, Lung, and Blood InstituteGilead Sciences
Mots-clésCystic fibrosisCystic fibrosis transmembrane conductance regulatorMedicineAlleleRegulatorGeneMutationTransmembrane proteinIvacaftorGeneticsInternal medicineReceptorBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cystic fibrosis (CF) is caused by mutations in the CF transmembrane conductance regulator gene (CFTR) that result in diminished quantity and/or function of the CFTR anion channel.F508del-CFTR, the most common CF-causing mutation (found in ∼90% of patients), causes severe processing and trafficking defects, resulting in decreased CFTR quantity and function. CFTR modulators are medications that increase the amount of mature CFTR protein (correctors) or enhance channel function (potentiators) at the cell surface. Combinations of CFTR correctors and potentiators (i.e.lumacaftor/ivacaftor, tezacaftor/ivacaftor) have demonstrated clinical benefit in subsets of patients. However, none are approved for patients with CF heterozygous forF508del-CFTR and a minimal function mutation,i.e.a mutation that produces either no protein or protein that is unresponsive to currently approved CFTR modulators. Next-generation CFTR correctors VX-659 and VX-445, each in triple combination with tezacaftor and ivacaftor, improve CFTR processing, trafficking and functionin vitroand have demonstrated clinical improvements in phase 2 studies in patients with CF with one or twoF508del-CFTRalleles. Here, we present the rationale and design of four randomised phase 3 studies, and their open-label extensions, evaluating VX-659 (ECLIPSE) or VX-445 (AURORA) plus tezacaftor and ivacaftor in patients with one or twoF508del-CFTRalleles.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,338 · 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

Citations103
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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