Best practices for detection, assessment and management of suspected immune-mediated liver injury caused by immune checkpoint inhibitors during drug development
Notice bibliographique
Résumé
Immune checkpoint inhibitors (ICIs) have shown significant efficacy in patients with various malignancies, however, they are associated with a wide range of immune-related toxicities affecting many organs, including the liver. Immune-mediated liver injury caused by checkpoint inhibitors (ILICI) is a distinctive form of drug induced liver injury (DILI), that differs from most DILI types in presumed underlying mechanism, incidence, and response to therapeutic interventions. Despite increased awareness of ILICI and other immune-related adverse effects of ICIs reflected by recent guidelines for their management in post marketing clinical practice, there is lack of uniform best practices to address ILICI risk during drug development. As efforts to develop safer and more effective ICIs for additional indications grow, and as combination therapies including ICIs are increasingly investigated, there is a growing need for consistent practices for ILICI in drug development. This publication summarizes current best practices to optimize the monitoring, diagnosis, assessment, and management of suspected ILICI in clinical trials using ICI as a single agent and in combination with other ICIs or other oncological agents. It is one of several publications developed by the IQ DILI Initiative in collaboration with DILI experts from academia and regulatory agencies. Recommended best practices are outlined pertaining to hepatic inclusion and exclusion criteria, monitoring of liver tests, ILICI detection, approach to a suspected ILICI signal, causality assessment, hepatic discontinuation rules and additional medical treatment.
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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 | 0,035 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».