State of the Biomarker Science in Ovarian Cancer: A National Cancer Institute Clinical Trials Planning Meeting Report
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Despite therapeutic advances in the treatment of ovarian cancer (OC), 5-year survival remains low, and patients eventually die from recurrent, chemotherapy-resistant disease. The National Cancer Gynecologic Cancer Steering Committee identified the integration of scientifically defined subgroups as a top strategic priority in clinical trial planning. METHODS: A group of experts was convened to review the scientific literature in OC to identify validated predictive biomarkers that could inform patient selection and treatment stratification. Here, we report on these findings and their potential for use in future clinical trial design on the basis of hierarchal evidence grading. RESULTS: mutations and homologous recombination deficiency to predict poly (ADP-ribose) polymerase inhibitor response are supported in OC by the highest level of evidence. Additional biomarkers of response to agents targeting the pathways above have been identified but require prospective validation. CONCLUSION: Although a number of biomarkers of response to various agents in OC have been described in the literature, high-level evidence for the majority is lacking. This report highlights the unmet need for identification and validation of predictive biomarkers to guide therapy and future trial design in OC.
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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 | 0,024 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».