Clinical trial risk reduction in non-small cell lung cancer though the use of biomarkers and receptor-targeted therapies.
Notice bibliographique
Résumé
8040 Background: We analyzed the risk of clinical trial failure duringnon-small cell lung cancer (NSCLC) drug development between 1998 and 2012. Methods: NSCLC drug development was investigated using trial disclosures from publically available resources. Compounds were excluded from the analysis if they began phase I clinical testing before 1998 and if they did not use treatment relevant endpoints. Analysis was conducted in regards to treatment indication, compound classification and mechanism of action. Costs of clinical drug development for advanced NSCLC were calculated using industry data and assumptions, a 9% yearly discount rate and assuming a clinical trial length of 2.5 years for phase I trials, 4 years for phase II trials, 5 years for phase III trials and an average of 5 phase I trials, 7 phase II trials, and 4 phase III trials per approved drug. All funding costs are in US dollars (USD). Results: 2,407 clinical trials met search criteria. 676 trials and 199 unique compounds met our inclusion criteria. The likelihood, or cumulative clinical trial success rate, that a new drug would pass all phases of clinical testing and be approved was found to be 11%, which is less than the expected industry aggregate rates (16.5%). The success of phase III trials was found to be the biggest obstacle for drug approval with a success rate of only 28%. Biomarker-guided targeted therapies (with a success rate of 62%) and receptor targeted therapies (with a success rate of 31%) were found to have the highest likelihood of success in clinical trials. The risk-adjusted cost for NSCLC clinical drug development was calculated to be 1.89 billion US dollars. Use of biomarkers decreased drug development cost by 26% to 1.4 billion US dollars. Potential savings may be even higher if fewer clinical trials are required for successful development. Conclusions: Physicians that enroll patients in NSCLC trials should prioritize their participation in clinical trial programs that involve either a biomarker or receptor targeted therapy, which appear to carry the best chances for a successful treatment response. Given the high adjusted cost of clinical testing alone in NSCLC, efforts to mitigate the risk of trial failure need to explore these factors more fully.
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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 | 0,085 | 0,196 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».