CTNI-10. RANDOMIZED PIVOTAL STUDY OF BLOOD-BRAIN BARRIER (BBB) DISRUPTION USING EXABLATE MODEL 4000 WITH STANDARD OF CARE (SOC) THERAPY IN NON-SMALL CELL LUNG CANCER (NSCLC) BRAIN METASTASES: LIMITLESS TRIAL
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND NSCLC is the most common cause of brain metastases. The Exablate focused ultrasound with circulating microbubble resonators uses the concept of real-time imaging to treat small target spots focusing energy through the skull in noninvasive manner, thereby disrupting the BBB. There is preclinical evidence of synergy of FUS-mediated BBB with immunotherapy beyond improved drug delivery due to BBB disruption (BBBD). METHODS LIMITLESS is a prospective, multi-center, randomized, two-arm, controlled, pivotal clinical trial to evaluate the safety and efficacy of additional targeted BBB disruption using Exablate Model 4000 for the treatment of NSCLC brain metastases in subjects who are undergoing planned pembrolizumab monotherapy compared to Pembrolizumab alone in 2:1 randomization. The inclusion criteria include age ≥ 18 years, KPS ≥ 70, NSCLC (EGFR and ALK negative) with up to 3 brain metastases, one of which meets the RANO-BM criteria for measurable Disease (1 cm x 1 cm) with normal organ function. The primary endpoint is to test superiority of Exablate BBBD targeted to their brain metastases over the standard of care without Exablate BBBD as determined by Objective Response Rate (ORR) based on RANO- BM by 6 months. The secondary endpoints include best objective response rate and time to response for brain metastases by treatment arm. Other end points include progression-free survival (PFS), overall survival (OS), Intracranial and extracranial PFS, quality of life assessments. The Bayesian design statistical analysis will assume superior ORR of 60% in Exablate group compared to 30% in SOC group for a total sample size of 96 subjects (64 subjects in Exablate and 32 in SOC) for 80% power using a two-sided Pearson's Chi-Square test with alpha = 0.05. For the upper-bound estimate ORR of 45% in Exablate group and 30% in SOC group will need 369 subjects (246 subjects in Exablate and 123 in SOC).
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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».