Abstract IA22: Realizing the potential of targeted therapy in non-muscle invasive bladder cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Targeted therapies have revolutionized the management of most cancers, but the era of targeted therapy has mostly passed by bladder cancer. Ramicurimab (targeting VEGR) and erdafitinib and infigratinib (both targeting FGFR) have recently provided some reason for optimism that targeted therapies with highly potent inhibitors may yet find a role in advanced bladder cancer. Targeting genomic alterations in FGFR3 holds the most promise, but this molecular event is probably even more relevant in non-muscle invasive bladder cancer (NMIBC), and trials in this space are essential. Similarly, KDMT6a appears to be particularly important in NMIBC, and drugs targeting chromatin modification pathways are likely to be relevant in NMIBC. Novel therapies are also under development that are not specific to an individual cancer's genomic makeup, but instead target specific cancer-related pathways. Such agents include oportuzumab monatox and BC-819. Most clinical trial activity has focused on BCG-unresponsive high-risk NMIBC patients, but this is partly due to the pathway for drug registration, and we are likely to see some of the successful drugs in this disease state move forward to earlier disease states, especially to intermediate-risk patients. These therapies will need to be positioned in the treatment landscape along with other nontargeted intravesical agents such as nadofaragene firadenovec (rAd-IFN) and systemic immune checkpoint blockade. Citation Format: Peter C. Black. Realizing the potential of targeted therapy in non-muscle invasive bladder cancer [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference on Bladder Cancer: Transforming the Field; 2019 May 18-21; Denver, CO. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2020;26(15_Suppl):Abstract nr IA22.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,009 |
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 ».