Lung-MAP (SWOG S1400): Design, implementation, and lessons learned from a biomarker-driven master protocol (BDMP) for previously-treated squamous lung cancer (sqNSCLC).
Notice bibliographique
Résumé
9576 Background: S1400, a BDMP, was designed to address an unmet need in sqNSCLC, run within the National Clinical Trials Network of the National Cancer Institute using a public-private partnership (PPP). The goal of was to establish an infrastructure for biomarker-screening and rapid evaluation of targeted therapies in biomarker-defined groups leading to regulatory approval. Methods: S1400 included a screening part using the FoundationOne assay and a clinical trial part with biomarker-driven studies (BDS) and “non-match” studies (NMS) for patients not eligible for any BDS. Patients could be screened (SaP) at progression or pre-screened (PreS). Results: Between June 2014 and January 2019, 1864 patients enrolled (711 PreS, 1079 SaP), 1674 with biomarker results, and 653 registered to a study with 217 to BDS and 436 to NMS. Six BDS and 3 NMS were initiated in small subsets with all BDS and 2 NMS completed within 2-3 years (see Table). Completed BDS have not demonstrated activity with 0-2 responses. On S1400I, Nivolumab and ipilimumab did not improve survival. Response with durvalumab (S1400A) was 16%. Conclusions: Lung-MAP met its goal to quickly answer targeted and other novel therapy questions in rare sqNSCLC subpopulations, answering questions that likely would not have been otherwise feasible, thereby demonstrating value. Activated just prior to the success of PD-(L)1 therapies in sqNSCLC, the trial had to undergo major design changes. Lessons learned include the need to update based on new science and that the PPP collaboration was essential to success. Lung-MAP continues now with new BDS and NMS in all NSCLC as of January 2019. Clinical trial information: NCT02154490 . [Table: see text]
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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 | 0,105 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
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 ».