CTNI-08. DB102-01 ENGAGE STUDY: A BIOMARKER-GUIDED, RANDOMIZED, DOUBLE-BLIND, PLACEBO-CONTROLLED, MULTI-CENTER PHASE 3 CLINICAL TRIAL OF DB102 IN PATIENTS WITH NEWLY DIAGNOSED GLIOBLASTOMA (GBM)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Precision medicine is vital for treating many cancers. Lack of valid biomarkers might contribute to the failure of drug therapy for GBM. The Denovo Genomic Marker 1 (DGM1), a novel pharmacogenomic biomarker, has been discovered by a genome-wide screen of patients treated with DB102 (enzastaurin) in a trial for lymphoma. Similarly, retrospective analyses showed that DB102 significantly improved outcomes in the biomarker positive GBM patients treated with DB102, regardless of MGMT promoter methylation status. The ENGAGE Study (DB102-01, NCT03776071) is a global Phase 3 clinical trial to confirm clinical benefits in patients with newly diagnosed GBM who are DGM1 biomarker positive. This is a prospective, randomized, double-blind, placebo-controlled, multi-center study. A total of 318 patients with newly diagnosed GBM will be enrolled. After screening, patients will be randomized to receive radiation therapy (RT) and temozolomide (TMZ) plus either DB102 or a matched placebo for 6 weeks in the Concurrent Phase, followed by DB102 or placebo for approximately 5 weeks in the Single-Agent Phase and then TMZ plus DB102 or placebo in the Adjuvant Phase (up to 12 cycles). Thereafter DB102 or placebo may be continued as a single agent for up to 2 years. The primary endpoint is overall survival (OS). The secondary endpoints include progression free survival (PFS), objective response rate (ORR) and drug safety. By April 2021, the safety-run-in part was completed. The study is now open for enrollment in the US and soon in Canada and China.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».