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Enregistrement W4362459260 · doi:10.2217/fon-2022-1035

Plain language summary of the development of tepotinib: a treatment for a subtype of non-small cell lung cancer called <i>MET</i> exon 14 skipping

2023· article· en· W4362459260 sur OpenAlexaff
John Hallick, Anne‐Marie Baird, Gerald S. Falchook, Xiuning Le, David S. Hong, Santiago Viteri, Jo Raskin, Niels Reinmuth, Soetkin Vlassak, Mihaela Militaru, Paul K. Paik

Notice bibliographique

RevueFuture Oncology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLung cancerExonCancerTargeted therapyOncologyCancer researchInternal medicineMutationExon skippingGeneticsGeneBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plain Language SummaryWhat is this summary about? This plain language summary provides an overview of two of the main clinical studies that led to tepotinib’s approval, the phase I first-in-human study and the phase II VISION study.What is tepotinib? Tepotinib is a targeted anti-cancer treatment taken orally (by mouth). It is available in many countries for people with advanced or metastatic non-small cell lung cancer (NSCLC), where the tumor contains a genetic mutation (alteration) called ‘MET exon 14 skipping’. Tumor cells rely on this mutation to grow and survive, so targeted blocking of the effect of this mutation is an important treatment approach. MET exon 14 skipping occurs in approximately 3–4% of people with NSCLC. These people are usually of older age. This subtype of NSCLC is associated with poor outcomes. Before treatments that specifically target this MET mutation were developed, only general treatments such as chemotherapy were available for this type of cancer. Because chemotherapy attacks all rapidly dividing cells in a person’s body and is administered intravenously (through a vein), it can often cause unwanted side effects. Cancer cells grow and divide rapidly because of defects, often involving proteins called ‘tyrosine kinases’. Specific tyrosine kinase inhibitors (TKIs) were therefore developed to slow or stop cancer growth by targeting these proteins. Tepotinib is a MET TKI. This means that it blocks the activity of the MET pathway that is overactive in MET exon 14 skipping NSCLC. Doing this, may slow down cancer growth.What were the results from the clinical studies of tepotinib? In the studies summarized here, people with MET exon 14 skipping NSCLC who took tepotinib had their tumor growth stopped or their tumor shrunk for a period of time, and they mostly experienced side effects that they could tolerate. Clinical Trial Registration: NCT01014936 (tepotinib first-in-human), NCT02864992 (VISION), NCT03940703 (INSIGHT 2) (ClinicalTrials.gov)To read the full Plain Language Summary of this article, click here to view the PDF.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,181
Score d'incertitude au seuil0,606

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1810,107

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,335 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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