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Enregistrement W3012427039 · doi:10.1200/jco.2012.30.15_suppl.3077

Tumor drug distribution and target engagement of MLN9708, an investigational proteasome inhibitor, in patients with advanced solid tumors.

2012· article· en· W3012427039 sur OpenAlexaff
Alessandra Di Bacco, Allison Berger, Neeraj Gupta, Feng Gao, Stephen J. Blakemore, Mark G. Qian, Susan Chen, Bradley Stringer, Yang Yu, Ray Liu, Stephen Tirrell, Doug Bowman, David C. Smith, Daniel M. Sullivan, Jeffrey R. Infante, John Kauh, Lillian L. Siu, Gordana Vlahovic, John A. Thompson, Thea Kalebic

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueUbiquitin and proteasome pathways
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBiopsyProteasome inhibitorProstate cancerCancerImmunohistochemistryCohortUrologyInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

3077 Background: MLN9708 is a potent investigational proteasome inhibitor, which upon intravenous (IV) administration immediately hydrolyzes to the active form MLN2238. MLN9708 is currently being evaluated in a phase 1 trial in solid tumors (NCT00830869). This trial has a dose-escalation arm and five expansion cohorts: non-small cell lung cancer (NSCLC), soft tissue sarcoma, head and neck cancer, prostate cancer, and a tumor biopsy cohort of mixed histology. The purpose of the tumor biopsy cohort was to obtain pre- and post-dose biopsies to determine drug distribution and target engagement in post-dose tumor samples. The latter was measured by the increase in levels of ATF-3, a marker of unfolded protein response/endoplasmic reticulum stress, which is upregulated in response to proteasome inhibition. Methods: The tumor biopsy cohort included 20 patients dosed at the maximum tolerated dose who consented to core needle biopsies during screening and after either the first or second dose of MLN9708 (IV 1.76 mg/m2; 4–20 hours post-dose). Tumor biopsies were individually weighed, homogenized, and analyzed for the presence of MLN2238 using a quantified LC/MS/MS methodology. ATF-3 levels in tumors were determined by an immunohistochemical assay (IHC) on six sections for each tumor biopsy. Tumor area was identified using Aperio Genie, a machine learning program for pattern recognition, and the percentage of ATF-3 positive area in the tumor was measured. Results: Biopsies from 20 patients were collected for assessment of drug distribution and target engagement. Ten patients with paired pre- and post-dose biopsies of sufficient size were considered evaluable for PK analysis; MLN2238 was present in all 10 (100%) post-dose biopsies analyzed. Tumor pairs from 7 patients passed quality control by H&E staining for tumor content and were evaluable for ATF-3 IHC. Six of 7 paired samples (86%) showed a statistically significant (p<0.05) increase in post-dose ATF-3 levels. Conclusions: Overall, emerging data from MLN9708 phase 1 solid tumor analysis show that MLN2238 is present in tumors and demonstrates target engagement upon inhibition of the proteasome in tumor tissue biopsies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,319 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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