Notice bibliographique
Résumé
Abstract Based on recent discoveries and data integration in genomics and epigenomics, a lot more is known about the biology of childhood brain tumors today when compared to a decade ago. This has vastly benefitted brain tumor diagnostics, including classification and some predictive and prognostic biomarkers. Yet the gap between this newly defined diagnostic gold standard and routine clinical implementation largely remains to be bridged. Additionally, the cell of origin for a majority of brain tumor entities remains elusive. The increased granularity of understanding intertumor heterogeneity also comes with the challenge of accounting for this heterogeneity in our therapeutic approaches. Ever-smaller patient groups and, on the other hand, an ever-increasing portfolio of potentially available drugs, require a paradigm shift in how we run and evaluate preclinical and clinical trials. Academically rewarding proof-of-concept studies that are typically well published, which certainly have a different purpose and thus lack the rigor of thorough preclinical filtering (because they typically embark on one or two “representative” models, which certainly does not cover the heterogeneity of a disease by any means), should no longer be regarded “sufficient preclinical evidence” to justify a clinical trial. Thus, novel incentives and funding models for this “less academically attractive,” but highly patient-relevant studies need to be explored. Phase I trials just with the purpose of dose finding should not be carried without a path forward into efficacy testing. Drugs with no evidence for brain penetration should not “just” be tried in patients with brain tumors without even making the best effort to understand brain and tumor penetrance. Academic work-up of biologic material from every single patient being enrolled on a trial should be mandatory rather than “nice to have.” Hereditary cancer predisposition should no longer be ignored when it comes to treatment stratification. Reimbursement models for “next-generation diagnostics,” preclinical phase I and phase II studies, and academic clinical trials (focusing on combinations rather than monotherapies in end-stage disease) have to shift from traditional third-party funding to alternative funding models. If we do not manage to address this paradigm shift, high-risk brain tumor patients may still mostly die from their disease 10 years from now. Citation Format: Stefan M. Pfister. Pediatric neuro-oncology: What’s next? [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on the Advances in Pediatric Cancer Research; 2019 Sep 17-20; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2020;80(14 Suppl):Abstract nr IA01.
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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 | 0,010 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,038 |
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 ».