Impact of pharmacodynamic biomarkers in immuno-oncology phase 1 clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Phase 1 immuno-oncology (IO) trials frequently involve pharmacodynamic (PD) biomarker assessments involving tumour biopsies and/or blood collection, with increasing use of molecular imaging. PD biomarkers are set to play a fundamental role in early drug development of immuno-oncology (IO) agents. In the IO era, the impact of PD biomarkers for confirmation of biologic activity and their role in subsequent drug development have not been investigated. METHODS: Phase 1 studies published between January 2014 and December 2020 were reviewed. Studies that reported on-treatment PD biomarkers [tissue-derived (tissue-PD), blood-based (blood-PD) and imaging-based (imaging-PD)] were analysed. PD biomarker results and their correlation with clinical activity endpoints were evaluated. Authors' statements on the influence of PD biomarkers on further drug development decisions, and subsequent citations of PD biomarker study results were recorded. RESULTS: Among 386 trials, the most frequent IO agent classes evaluated were vaccines (32%) and PD-(L)1 inhibitors (25%). No PD biomarker assessments were reported in 100 trials (26%). Of the remaining 286, blood-PD, tissue-PD, and imaging-PD data were reported in 270 (94%), 94 (33%), and 12 (4%) trials, respectively. Assessments of more than one PD biomarker type were reported in 82 studies (29%). Similar proportions of blood-PD (9%), tissue-PD (7%), and imaging-PD studies (8%) had positive results that correlated with clinical activity. Results of 22 PD biomarker studies (8%) were referenced in subsequent clinical trials. CONCLUSIONS: Most phase 1 IO studies performed PD biomarker assessments. Overall, positive PD biomarker results were infrequently correlated with clinical activity or cited in subsequent trials, suggesting a limited impact on subsequent drug development. With emerging health regulatory emphasis on optimal dose selection based on PD activity, more informative and integrative multiplexed assays that capture the complexity of tumour-host immunity interactions are warranted to improve phase 1 IO trial methodology.
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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 | 0,011 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».